用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势

《用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势摘要本文研究了利用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势的方法。首先介绍了磨损的概念和影响因素，然后介绍了人工神经网络的原理和应用。接下来建立了基于BP神经网络的磨损趋势预测模型，以实验数据为基础，通过训练网络模型，得到了预测模型。通过模型的评估，证明了该模型的精确性和可行性。最后，展望了该方法在实际工程应用中的广泛前景。关键词：摩擦学系统；磨损；人工神经网络；预测模型Introduction摩擦学系统磨损是一种普遍的现象，磨损会导致机械设备的性能下降，甚至会造成设备的故障和损坏。因此，预测磨损趋

2、势成为了一个重要的研究领域。目前，磨损趋势预测的方法主要包括试验法、统计学方法和数学模型等。虽然这些方法在一定程度上可以预测磨损趋势，但是它们存在着一些不足之处，如试验法成本高昂、统计学方法预测精度低等问题。因此，人工神经网络就成为了一种有前途的预测方法。人工神经网络是一种模仿人类神经网络的计算机模型，可以模拟大脑的学习和推理机制，并拥有强大的自适应和泛化能力。这使得它在预测问题上表现出色，尤其是在那些难以建立数学模型的复杂系统中，如摩擦学系统。Inthispaper,wewillstudythemethodofusingart

3、ificialneuralnetworkstopredictweartrendsoffrictionalsystems.Firstly,theconceptandinfluencingfactorsofwearwillbeintroduced,andthentheprincipleandapplicationofartificialneuralnetworkswillbeintroduced.Basedonexperimentaldata,apredictivemodelofweartrendsbasedonBPneuralne

4、tworkwasestablished,andthepredictionmodelwasobtainedbytrainingthenetworkmodel.Theaccuracyandfeasibilityofthemodelwereverifiedthroughtheevaluationofthemodel.Finally,thebroadprospectsofthismethodinpracticalengineeringapplicationswerelookedforwardto.Keywords:frictionals

5、ystem;wear;artificialneuralnetwork;predictionmodelConceptandinfluencingfactorsofwearWearisthegraduallossofmaterialcausedbytherelativemovementoftwoormoresolidsurfacesunderload.Thewearprocesscanbedividedintoseveralstages,suchastheinitialrunning-instage,thesteadystatest

6、age,andtheacceleratedwearstage.Thewearrateisinfluencedbymanyfactors,includingsurfaceroughness,materialstrength,contactpressure,slidingdistanceandspeed,lubricationandtemperature.PrincipleandapplicationofartificialneuralnetworkArti