技术特征：
1.一种基于bp神经网络的滚刀载荷解耦方法，其特征在于，在滚刀受力传递路径的多个标注点上对应安装一个传感器，所述方法包括：对所述滚刀应力分析装配体的应变进行数值模拟，依次以两个所述传感器为一组，获得不同实验工况下多组传感器的应变数据，其中，所述应变数据包括两个所述传感器之间的应变和与应变差；使用bp神经网络建立以所述应变和与所述应变差为输入，垂直力、滚动力和侧向力为输出的应变载荷解耦模型；对所述滚刀进行载荷实验，得到可模拟工况下的电压数据，其中，所述电压数据包括两个所述传感器之间的电压和与电压差；根据所述电压数据和所述应变数据，建立电压-应变函数；将所述电压-应变函数代入所述应变载荷解耦模型，得到以电压数据为输入，垂直力、滚动力和侧向力为输出的电压载荷解耦模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述滚动力f
r
和所述垂直力f
v
的计算公式如下；如下；其中，滚刀与岩石的接触角的计算公式如下；式中，f
v
表示垂直力，f
r
表示所述滚动力，m表示所述弯矩，r表示所述滚刀的半径，h是滚刀贯入度，fv是垂直力，r为滚刀半径，t为滚刀刀圈顶刃宽度，为刀圈顶刃压力分布系数,σ
c
岩石的单轴抗压强度,σ
t
为岩石抗拉强度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述实验工况包括垂直力单独作用、弯矩单独作用，以及，垂直力和弯矩同时作用。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述可模拟工况包括垂直力单独作用，以及，垂直力和滚动力同时作用。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述根据所述电压数据和所述应变数据，建立电压-应变函数的步骤，包括：将所述电压数据与其对应工况下的应变和与应变差进行线性拟合，得到所述电压-应变函数。6.一种基于bp神经网络的滚刀载荷解耦系统，其特征在于，包括：模拟模块，用于对所述滚刀应力分析装配体的应变进行数值模拟，依次以两个所述传感器为一组，获得不同实验工况下多组传感器的应变数据，其中，所述应变数据包括两个所述传感器之间的应变和与应变差；训练模块，用于使用bp神经网络建立以所述应变和与所述应变差为输入，垂直力和滚
动力为输出的应变载荷解耦模型；实验模块，用于对所述滚刀进行载荷实验，得到可模拟工况下的电压数据，其中，所述电压数据包括两个所述传感器之间的电压和与电压差；建立模块，用于根据所述电压数据和所述应变数据，建立电压-应变函数；预测模块，用于将所述电压-应变函数代入所述应变载荷解耦模型，得到以电压数据为输入，垂直力和滚动力为输出的电压载荷解耦模型。7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述权利要求1-5中任一项所述的基于bp神经网络的滚刀载荷解耦方法。
技术总结
本公开实施例中提供了一种基于BP神经网络的滚刀载荷解耦方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，在滚刀受力传递路径的多个标注点上对应安装一个传感器，其中方法包括：获得不同实验工况下多组传感器的应变数据；使用BP神经网络建立以应变和与应变差为输入，垂直力和滚动力为输出的应变载荷解耦模型；对滚刀进行载荷实验，得到可模拟工况下的电压数据；根据电压数据和应变数据，建立电压-应变函数；将电压-应变函数代入应变载荷解耦模型，得到以电压数据为输入，垂直力和滚动力为输出的电压载荷解耦模型。通过本公开的方案，适用于滚刀载荷监测方法电压与载荷之间存在强耦合情况下的载荷解耦，提高了解耦效率、测量效率和精准度。准度。准度。
技术研发人员：李波 兰浩 杨云 邓荣 沈鑫辉
受保护的技术使用者：湖南浩拓机电科技有限公司
技术研发日：2022.04.07
技术公布日：2022/7/8