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基于神经网络泛函数的摩擦学系统转化模型研究
被引量：
5
1
作者
徐建生
潘天堂
顾卡丽
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第8期731-734,共4页
建立了摩擦学特性影响规律的径向基神经网络模型,可以较准确地计算和预测不同摩擦学系统条件下摩擦系数与各影响参数之间的关系;进一步基于神经网络建立了不同系统之间的泛函数关系,基本解决了摩擦学系统的条件转化,为摩擦学设计、程序...
建立了摩擦学特性影响规律的径向基神经网络模型,可以较准确地计算和预测不同摩擦学系统条件下摩擦系数与各影响参数之间的关系;进一步基于神经网络建立了不同系统之间的泛函数关系,基本解决了摩擦学系统的条件转化,为摩擦学设计、程序化计算和分析提供了一种方便有效的工具。
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关键词
径向基
网络
摩擦学设计
神经网络泛函数
条件转化
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职称材料
题名
基于神经网络泛函数的摩擦学系统转化模型研究
被引量：
5
1
作者
徐建生
潘天堂
顾卡丽
机构
武汉化工学院
武汉材料保护研究所
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第8期731-734,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50175083)
文摘
建立了摩擦学特性影响规律的径向基神经网络模型,可以较准确地计算和预测不同摩擦学系统条件下摩擦系数与各影响参数之间的关系;进一步基于神经网络建立了不同系统之间的泛函数关系,基本解决了摩擦学系统的条件转化,为摩擦学设计、程序化计算和分析提供了一种方便有效的工具。
关键词
径向基
网络
摩擦学设计
神经网络泛函数
条件转化
Keywords
radial basis function network
tribology design
neural network functional
conditional transform
分类号
TH117 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络泛函数的摩擦学系统转化模型研究
徐建生
潘天堂
顾卡丽
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
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