The ANN Method of Obtaining Fatigue Load Spectrum of Overhead Traveling Crane

架空(工程) 工程类 人工神经网络 可靠性(半导体) 可靠性工程 光谱(功能分析) 实现(概率) 结构工程 模拟 计算机科学 数学 人工智能 统计 电气工程 物理 功率(物理) 量子力学
作者
Ge Ning Xu,Xuanhui Fan,Feng Lü,Rui Gang Yang
出处
期刊:Applied Mechanics and Materials [Trans Tech Publications, Ltd.]
卷期号:20-23: 525-531
标识
DOI:10.4028/www.scientific.net/amm.20-23.525
摘要

For the realization of remaining fatigue life estimation, prevention of catastrophic accidents and safety of the cranes in service, it is necessary to obtain the actual load spectrum of overhead traveling crane. Due to the limitation of condition in field experiment, it is difficult to implement a large number of actual Load Spectrum experiments. So, the present paper will focus on overhead traveling cranes for general purpose and conduct data investigation. In a certain period,the numbers of work cycles corresponding to different lifting loads for different rated lifting capacity are collected. Based on Levenberg-Marquardt Back Propagation(LMBP) Artificial Neural Network(ANN), the equivalent load spectrum, which is equivalent to the actual load spectrum, is acquired. The example demonstrates: It is feasible to establish the equivalent load spectrum for some types of crane using ANN. Meanwhile, the equivalent load spectrums of the typical cranes in this type could be obtained and predicted through the trained network. It has provided the reliable data for the reliability analysis and fatigue life estimation of the crane. In the approach to establish the crane load spectrum, an exploring and initiating study work have been done.

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