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基于BP神经网络的接触网绝缘子干冰清洗研究

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为了解决目前接触网绝缘子干冰清洗过程中缺乏全面的理论指导,难以实现清洗效果与成本节约的平衡,提出一种CFD技术与BP神经网络相结合的研究方法.参考实际情况以及相关安全标准,确定清洗参数压缩空气压强、干冰质量流量、清洗角度、清洗靶距的范围,采用拉丁超立方抽样方法抽样50组参数组合进行CFD仿真试验,其结果作为神经网络训练集,再另抽取10组作为测试集来验证训练好的模型的精度.根据误差分析表明,该模型为高精度模型,能有效地反映各清洗参数之间的交互作用.这种方法能对清洗过程进行合理指导,提高清洗效率,降低干冰消耗,对清洗工程作业具有实际意义.
Research on Dry Ice Cleaning for Insulator of Catenary Based on BP Neural Network

王国志、侯杰文、张元彬

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西南交通大学先进驱动节能技术教育部工程研究中心 成都 610031

干冰清洗 接触网绝缘子 CFD BP神经网络 拉丁超立方抽样

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.07.039

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(7)
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