基于BP神经网络的刀片切割竹枝性能研究

为探究竹枝切割时的刀片切割性能影响因素,支持后续打枝装置的设计,开展竹枝切割刀片性能研究试验,通过单因素试验研究,利用切割阻力作为衡量标准,探究刀片切割性能与关键参数(刀片的滑动角、楔角和滑动速度)之间的相互关系。试验结果显示,随着刀片滑动角和楔角的减小,刀片切割性能呈现明显改善。同时,随着刀片滑动速度的增加,切割性能也呈现相应提升趋势。在多组实验中,采用不同的刀片滑切角度、楔角和滑切速度参数,对不同直径尺寸的竹枝进行切割,并收集了切割阻力的数据构成数据集,构建一个3层BP神经网络模型,研究了刀片切割性能与滑切角度、楔角以及滑切速度之间的关联,并应用相关模型进行了拟合和预测。在BP神经网络中,当隐含层节点数设定为9时,成功建立了刀片切割阻力模型,精准地预测了刀片切割过程中的阻力变化,对刀片切割竹枝性能研究具有一定参考价值。