基于LM神经网络的起重机械本质评价方法研究.pdf

【基于LM神经网络的起重机械本质评价方法研究】 在现代工业中，起重机械扮演着至关重要的角色，然而，由于其特殊的工作性质和复杂的结构，作业过程中时常发生安全事故。为了解决这一问题，确保作业人员的生命安全和财产安全，研究者们提出了一种基于LM（Levenberg-Marquardt）神经网络的起重机械本质安全评价方法。 LM神经网络是一种优化算法，常用于训练反向传播神经网络。它结合了梯度下降法和牛顿法的优点，能够在处理大型数据集时快速收敛，同时避免陷入局部最小值。在起重机械的本质安全评价中，LM神经网络可以用来建立危险因素对设备安全性影响的模型。 需要收集大量的样本数据，这些数据包括起重机械的各种参数、设备状态、操作记录、环境条件等。然后，利用LM算法对这些数据进行训练，以找出各危险因素（如设备设计缺陷、操作人员素质、管理措施等）与安全事故之间的关联程度。通过这种方式，可以量化评估每个因素对起重机本质安全的影响大小。 论文中提到，起重机械事故的原因主要有三个方面：设备自身因素、人员因素和管理因素。设备自身因素包括设计和制造缺陷，如材料选择不当、结构不合理等。人员因素涉及操作人员的安全意识、技能和应急能力，而管理因素涵盖了劳动制度、设备管理和监督等方面的问题。 在实际应用中，基于LM神经网络的评价方法经过大量测试，显示出高识别准确性和极小的误差。这种方法能够帮助识别潜在的安全隐患，提前预防事故的发生，从而提高起重机械作业的安全性。 总结起来，本文探讨了一种利用LM神经网络技术对起重机械本质安全进行评价的方法，通过分析设备、人员和管理三个关键因素，建立精确的模型来评估安全风险。这种方法为起重机械行业的安全管理提供了科学依据，有助于降低安全事故概率，保障作业安全。未来的研究可以进一步扩展到更复杂的深度学习模型，以适应日益增长的设备数据和更精细化的安全需求。