摘要
本研究旨在利用人工智能技术开发智能应力映射与智能控制平台，以此提升液压起重机的疲劳寿命。研究通过ANSYS、ADAMS和MATLAB对起重机的臂架进行建模与联合仿真，在ANSYS中构建出臂架的柔性模型并导出至ADAMS中。应力分析采用最大主应力热点法和冯·米塞斯屈服准则进行。应力优化则借助神经网络算法实现，这也是本研究中人工智能技术的关键应用。研究设计了两种控制平台，一种基于神经网络，另一种基于模糊逻辑，用于通过人工智能技术控制起重机的动作。神经网络算法通过调节结构应力较高的关键位置的速率来优化起重机的动作，而基于模糊逻辑的控制算法则利用来自起重机结构的应力反馈。这两种由人工智能驱动的控制算法都被集成到实验室中的实际起重机上，经过大量测试后表明，这些算法不仅显著提升了起重机的疲劳寿命，还能有效抑制起重机的振动。本文提出了一种结合神经网络与模糊逻辑的新兴人工智能方法，专门用于液压起重机的智能应力映射与控制。与以往的研究不同，本研究将实时应力反馈纳入控制流程，并通过在原型起重机上的实验验证了这些算法的有效性，从而大幅提升了起重机的疲劳寿命。
