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BP神经网络计算丝杠螺母副摩擦系数的方法 被引量:1

The friction calculation of screw-nut pairs based on BP neural network
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摘要 利用Matlab系统建立了丝杠螺母副的摩擦系数与载荷之间关系的BP人工神经网络模型。并用trainbpx动量—自适应学习率调整算法进行神经网络学习训练 ,可使网络收敛快 ,误差小。网络输出结果与实验结果比较 ,有极好的吻合性。采用Matlab神经网络工具函数建立神经网络的方法简单方便 。 It uses Matlab to establish the BP neural network with relationship of load and friction characteristic of screw-nut pairs. The network is adapted quicker and has less error with the Trainbpx rule. The comparison of the network output with the test shows the results are identical. With the function of the toolbox in Matlab the calculable measure could be provided for the tribology design.
作者 徐建生 赵源
出处 《机械设计与制造工程》 2000年第4期12-14,共3页 Machine Design and Manufacturing Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目! ( 595750 34)
关键词 摩擦系数 神经网络 自适应学习率 丝杠螺母副 Friction Neural Network Trainbpx Rule Screw-nut Pairs
  • 相关文献

参考文献3

  • 1[2]Lbus J S,Lumia R,McCain H.Hierarchical control of intelligent machines applied to space station telerobots.In:Meystal A,Luh J Y S,ed,Proc[C].IEEE ISIC’87,1987,20-26.
  • 2徐建生.选择性转移的最佳载荷[J].材料保护,1995,28(6):10-11. 被引量:7
  • 3[5]邹 岚.选择性润滑油的研制及其摩擦学性能研究[D].北京:北京机械研究院,1986.

共引文献6

同被引文献9

引证文献1

二级引证文献10

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