基于熵权的正则化神经网络煤岩截割载荷谱预测模型 论文

截齿截割煤岩载荷是研制高性能采掘机械和智能化开采的重要基础。通过探究截齿截割煤岩载荷谱的变化规律和特征，为研究高效、高可靠的破岩方法提供理论支撑。然而，针对截齿破碎煤岩过程的随机性，传统的理论推演载荷模型往往具有单值特性，难以准确描述任意截割条件下煤岩破碎的载荷历程。

为了克服这一挑战，提出了一种将理论推演的截齿载荷幅值模型与有限实验载荷谱相结合的创新方法，并应用信息熵理论对理论与实验截割载荷谱进行综合分析。对于模型的优化与重构，使用了正则化神经网络，并基于最小二乘法，建立了预测不同楔入角载荷谱的模型。

具体而言，通过分析不同楔入角（30°~50°）实验数据中的载荷谱，结合正则化神经网络对其进行了模型化重构。结果表明，楔入角为30°和50°时，预测载荷谱与模型化重构的载荷谱高度吻合。这一研究成果在载荷谱幅值与变化规律的表征上取得了显著进展，并为未来的智能采掘机械设计提供了坚实的理论基础。

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