深度优化的采煤机概念设计推理模型与C#+MATLAB混编系统

本文主要探讨了采煤机概念设计中的推理模型改进与实现策略。作者姚惠萍针对现有的数据驱动采煤机设计方法，提出了一种深度挖掘企业经验知识的方法。原有的基于ε-支持向量回归（ε-SVR）的推理模型在设计过程中存在5%的误差率，为了提高精度，作者对该模型进行了优化。优化后的模型能够更准确地预测设计生产率、机面高度以及整机重量，将误差率降低至2.5%以下，这显著提升了设计的精确性和效率。 C#和MATLAB这两种强大的编程语言被有效地结合，形成了混合编程。C#主要用于开发采煤机概念设计推理系统，其.NET接口被用来调用动态链接库，使得MATLAB的m文件可以在脱离MATLAB环境的情况下运行。这种混合编程的优势在于，C#负责界面交互和数据处理，而MATLAB则利用其在数值计算方面的强大功能，增强了程序的执行效率，同时也降低了开发复杂度。 设计者只需输入诸如采煤机的采高、截深等基础参数，通过该推理系统，就能得到截割功率等关键的总体技术参数。这一创新的应用不仅简化了操作流程，提高了工作效率，而且输出的结果准确可靠，对于提升采煤机的设计质量具有重要意义。 本文的研究成果主要集中在优化采煤机概念设计的推理模型，通过C#和MATLAB的混合编程，实现了一套高效且精确的设计工具，这对于煤矿机械行业的设计人员来说，是一项实用且具有实际应用价值的技术突破。