基于RSM和GA-BP-GA优化的油茶籽仿真参数标定
文献类型: 中文期刊
作者: 丁辛亭;李凯;郝伟;杨其长;闫锋欣;崔永杰
作者机构:
关键词: 油茶籽;离散元;参数标定;遗传算法;BP神经网络
期刊名称:农业机械学报
ISSN: 1000-1298
年卷期: 2023 年
页码:
收录情况: EI(2023版) ; ; 北大核心(2020版) ; ; CSCD(2023-2024年度) ; ; 科技核心(2023版) ; ; 农林核心(2020版)
摘要: 采用逆向工程技术,在EDEM软件中建立了油茶籽离散元模型;通过物理试验测得油茶籽堆积角为(27.93±1.46)°,以及密度、碰撞恢复系数和油茶籽-钢板间静摩擦因数的参数区间,采用Plackett-Burman Design和最陡爬坡试验筛选显著性因素;以堆积角为响应值,采用响应面(RSM)和机器学习对显著性参数进行优化和对比。结果显示:基于遗传算法(GA)的BP人工神经网络的预测能力与稳定性优于随机森林、支持向量机和BP人工神经网络;采用GA寻优得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.443、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.319、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.063,测得仿真堆积角为27.63°,与实际堆积角的相对误差为1.09%;采用RSM得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.383、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.335、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.064,测得仿真堆积角为26.99°,相对误差为3.33%。研究结果表明,在油茶籽参数标定中,GA-BP-GA的参数优化效果优于RSM,并且该研究所建油茶籽模型与参数标定结果可用于离散元仿真研究。
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