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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

Research on Conditional Transform of Tribology Systems Based on Neural Network Functional

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【作者】 徐建生潘天堂顾卡丽

【Author】 Xu Jiansheng1 Pan Tiantang1 Gu Kali2 1.Wuhan Institute of Chemical Technology, Wuhan,430073 2.Wuhan Research Institute of Material Protection,Wuhan,430030

【机构】 武汉化工学院武汉材料保护研究所 武汉430073武汉430030

【摘要】 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。

【Abstract】 The model of radial basis function neural network used in the calculation of tribo- characteristics was established, which can be used to compute and to foresee the relationships between friction coefficients and related parameters correctly .Moreover ,the functionals based on this neural network were established to reveal the connection between different tribology systems . The network can be used as an efficient tool or method in tribology design and programming calculation and the method of neural network functional can realize the conditional transform of different tribology systems.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(50175083)
  • 【文献出处】 中国机械工程 ,China Mechanical Engineering(中国机械工程) , 编辑部邮箱 ,2005年08期
  • 【分类号】TH117
  • 【被引频次】14
  • 【下载频次】164
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