机械工程学报

作者：刘鑫, 李飞虎, 刘凯, 万俊

单位：长沙理工大学工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室 长沙 410114

关键词：臂式斗轮机,上部结构,证据理论,卷积神经网络,可靠性分析；

基金：国家自然科学基金(52275235,52205141),湖南省杰出青年科学基金(2021JJ10040),湖南省研究生科研创新(CX20220900,CX20230879)资助项目。

针对不确定性因素对臂式斗轮机上部结构安全性的影响，提出一种基于卷积神经网络的臂式斗轮机上部结构可靠性分析方法。分析臂式斗轮机实际工况过程中的不确定性因素，并完成上部结构数值模型的建立；基于证据理论对臂式斗轮机上部结构可靠性分析过程中的不确定性变量进行描述，并建立其可靠性分析数学模型；利用拉丁超立方采样技术和序列二次规划算法完成样本焦元的采集和极值分析，并基于样本焦元的数据特征和极值分析结果对卷积神经网络模型(Convolutional neural network,CNN)进行训练，实现样本焦元的特征属性识别；基于训练好的卷积神经网络模型对未知焦元进行识别，计算出上部结构在不同工况条件下的可靠性置信区间。结果表明：该方法能有效对臂式斗轮机上部结构的可靠性进行分析和评估，从而确保上部结构的安全性，在散料输送装备技术领域具有广泛的应用前景。

来源：2026年第2期

《机械工程学报》期刊编辑部

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