基于GA-LM-BP算法的圆柱轴承动特性预测

为了预测精度较高的圆柱轴承动特性系数,提出了一种以自适应遗传算法(GA)、LM算法以及BP网络相结合的神经网络模型。先采用自适应的遗传算法进行全局搜索,获得网络的权值和阈值的最优解附近的解,在全局搜索的基础上,再利用训练精度高、收敛速度快的LM-BP算法进行样本训练。研究结果表明,基于GA-LM-BP算法的圆柱轴承动特性的神经网络模型可以快速地预测圆柱轴承在不同结构和工况条件下的8个动特性系数,预测结果满足工程需求。