【摘 要】
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为了预测不同测试条件下,湿式扭矩限制器中摩擦材料的滑动摩擦性能,建立试验条件与摩擦性能之间的神经网络预测模型。选用BP神经网络进行建模,以不同测试压力和转速为输入变
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0308300),陕西省重点研发计划(2018ZDCXL-GY-09-05).
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为了预测不同测试条件下,湿式扭矩限制器中摩擦材料的滑动摩擦性能,建立试验条件与摩擦性能之间的神经网络预测模型。选用BP神经网络进行建模,以不同测试压力和转速为输入变量,相应测试条件下的摩擦扭矩和扭矩稳定性为输出变量,通过一系列参数对比,确定最佳神经网络结构为单隐含层神经元个数为10,并采用L-M算法。采用L-M算法对网络进行训练,利用建立的神经网络对材料的滑动摩擦性能做进一步预测。结果表明:压力对扭矩及其稳定性的影响大于转速;无论是扭矩还是其稳定性,预测结果与实验结果具有相同的变化趋势,最大相对误差小于6
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