截齿截割煤岩载荷是研制高性能采掘机械和智能化开采的重要基础，通过探究截齿截割煤岩载荷谱的变化规律和特征，为研究高效、高可靠破岩方法提供理论支撑。针对截齿破碎煤岩过程的随机性，传统的理论推演载荷模型具有单值特性，难以准确描述任意截割条件下煤岩破碎的载荷历程。为解决这一问题，研究提出了一种将理论推演的截齿载荷幅值模型与有限实验载荷谱相结合的方式，并采用信息熵理论对理论与实验载荷谱进行综合处理，随后应用正则化神经网络对载荷谱进行模型化重构。

为了更好地理解这一过程，可以参考 修正离散正则化算法的截割煤岩载荷谱的重构与推演 以及 载荷谱细观特征量与截割性能评价的熵模型 这些研究提供了进一步的理论背景和方法论支持。

根据最小二乘法，提出了基于有限载荷曲线族预测不同楔入角载荷谱的模型。通过分析30°至50°楔入角实验的不同参数下载荷谱，并对比分析了不同楔入角下的载荷谱综合与正则化神经网络对其模型化重构的效果，最终实现了载荷谱幅值与变化规律的表征，并给出了载荷谱正则化神经网络模型化重构的方法。

更多关于相关模型和预测的内容，可以参阅 基于人工神经网络的岩石截割参数预测 以及 不同性质煤岩下掘进机截割载荷研究。

研究表明，构建了过程响应的截割阻力理论推演模型，并在此基础上获得了30°~50°楔入角下理论与实验相结合的综合载荷谱，预测楔入角为30°和50°的载荷谱与正则化神经网络模型化重构载荷谱高度一致。

如果对截割力研究感兴趣，推荐查阅 镐型截齿截割煤岩过程的截割力研究，该文章详细探讨了截割力在不同条件下的表现。