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一种振动压路机作业性能智能检测方法、系统及设备介质

申请号: CN202311387255.3
申请人: 长安大学
申请日期: 2023/10/24

摘要文本

本发明公开了一种振动压路机作业性能智能检测方法、系统及设备介质,S1,获取振动压路机每遍压实时的压实状态值CSV、有效压实深度he、线压力P、振动压实能量W、压实遍数n和压实速度v;其中,压实状态值CSV计算公式如下:CSV=|eam‑eag|;eam为振动马达加速度有效值,eag为钢轮加速度有效值;S2,建立自适应提升图神经网络,将每遍压实时的压实状态值CSV、线压力P、振动压实能量W、压实遍数n和压实速度v作为输入量,压实度C作为输出量,对有效压实深度he采用初始赋值方法得到最初训练值,训练自适应提升图神经网络,对整个作业过程压实度C进行预测。本申请提高了振动压路机作业性能智能检测的准确性。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种振动压路机作业性能智能检测方法、系统及设备介质
专利类型 发明申请
申请号 CN202311387255.3
申请日 2023/10/24
公告号 CN117330133A
公开日 2024/1/2
IPC主分类号 G01D21/02
权利人 长安大学
发明人 沈建军; 贾峰; 张杰; 唐正
地址 陕西省西安市未央区尚苑路长安大学北校区

专利主权项内容

1.一种振动压路机作业性能智能检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,获取振动压路机每遍压实时的压实状态值CSV、有效压实深度h、线压力P、振动压实能量W、压实遍数n和压实速度v;e其中,压实状态值CSV计算公式如下:CSV=|e-e|amage为振动马达加速度有效值,e为钢轮加速度有效值;amagS2,建立自适应提升图神经网络,将每遍压实时的压实状态值CSV、线压力P、振动压实能量W、压实遍数n和压实速度v作为输入量,压实度C作为输出量,对有效压实深度h采用初始赋值方法得到最初训练值,训练自适应提升图神经网络,对整个作业过程压实度C进行预测。e