摘要：随着深度学习在众多领域的成功应用与快速发展,将深度学习与传统的结构分析相融合已经成为了新的研究方向。在求解有限元单元刚度矩阵的具体问题上,研究了卷积神经网络在结构分析上的应用。以四边形平面应力单元为例,基于卷积神经网络,提出了一个求解有限元总体刚度矩阵的神经网络模型;同时分析了网络的学习效果与网络卷积核数目、训练样本数目之间的关系。计算实例表明,在一定范围内,网络的学习能力随着卷积核数目、训练样本数目的增加而不断提升。在现实应用时,可以根据具体的精度要求而设定相应的卷积神经网络。卷积神经网络训练完成后,单元刚度矩阵的计算具有实时性,且精度满足工程要求。

摘要：香蕉秸秆含水率高、脆性大、富含纤维素,而现有的香蕉秸秆粉碎还田机粉碎率低、能耗高且茎秆纤维易缠绕粉碎刀辊。针对上述问题,设计一种异向双辊式香蕉秸秆粉碎还田机,介绍该机的总体设计方案,确定粉碎装置、传动系统、限深装置的结构和主要参数。田间试验表明:该机器在田间作业时,当刀辊转速为1 600 r/min,前进速度为12.9 m/s,粉碎刀片长度为124 mm时可达到最优工作状态,此时平均工作效率为0.437 hm^2/h,高于性能指标0.400 hm^2/h;机器平均粉碎合格率为97.09%,大于行业标准94%,达到秸秆粉碎还田的农艺要求。