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作者：徐永森;徐雪萌;刘权;李颍鹏;吴人鸿;张汉山;
单位：河南工业大学机电工程学院;
摘要：针对传统压曲机在表面提浆效果和含水率均匀性上不及人工踩曲的问题，提出一种基于长短期记忆（LSTM）网络的仿生压力曲线优化方法。通过柔性足底压力传感器采集人工踩曲动态力学数据，利用LSTM模型进行时序预测，标准化处理生成优化曲线，并应用于多工位仿生锤头。试验结果表明，施加优化圧力曲线后，曲块含水率均匀因子从5.91提升至6.35，提浆面积比从76.85%提升至82.36%，曲块含水率与提浆效果均显著提升。研究结果为机械制曲智能化提供数据驱动的标准化解决方案。
关键词：长短期记忆网络;;仿生压曲;;压力曲线优化
基金资助：山东省泰安市科技创新重大专项（2021ZDZX015）
