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摩擦表面边界膜温度特性的神经网络模型
被引量：
1
1
作者
徐建生
李健
邹岚
《摩擦学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期469-471,共3页
采用非线性变换单元组成的多层前馈神经网络建立了丝杆螺母摩擦副表面边界膜温度特性的磨损自补偿数学模型 ,该模型可用于准确地预测边界膜对摩擦学特性的影响 .采用 L- M规则进行神经网络学习训练使网络收敛快且误差小 ,所得网络输出...
采用非线性变换单元组成的多层前馈神经网络建立了丝杆螺母摩擦副表面边界膜温度特性的磨损自补偿数学模型 ,该模型可用于准确地预测边界膜对摩擦学特性的影响 .采用 L- M规则进行神经网络学习训练使网络收敛快且误差小 ,所得网络输出结果与实验结果有较好的吻合性 .
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关键词
边界膜
温度特性
线杆-螺母摩擦副
神经网络模型
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职称材料
题名
摩擦表面边界膜温度特性的神经网络模型
被引量：
1
1
作者
徐建生
李健
邹岚
机构
武汉化工学院机械系
武汉材料保护研究所磨损实验室
出处
《摩擦学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期469-471,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目 !(5 95 75 0 34)
文摘
采用非线性变换单元组成的多层前馈神经网络建立了丝杆螺母摩擦副表面边界膜温度特性的磨损自补偿数学模型 ,该模型可用于准确地预测边界膜对摩擦学特性的影响 .采用 L- M规则进行神经网络学习训练使网络收敛快且误差小 ,所得网络输出结果与实验结果有较好的吻合性 .
关键词
边界膜
温度特性
线杆-螺母摩擦副
神经网络模型
Keywords
neural network
L M rule
boundary film
temperature characteristics
分类号
TH117 [机械工程—机械设计及理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
摩擦表面边界膜温度特性的神经网络模型
徐建生
李健
邹岚
《摩擦学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
1
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