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用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势

Forecasting of the Wear Trend of Tribosystems Using Artificial Neural Networks

作     者:梁华 杨明忠 陆培德 

作者机构:武汉汽车工业大学摩擦学研究所 西北工业大学 

出 版 物:《摩擦学学报》 (Tribology)

年 卷 期:1996年第16卷第3期

页      面:267-271页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 080101[工学-一般力学与力学基础] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 0801[工学-力学(可授工学、理学学位)] 

主  题:摩擦学系统 神经网络 故障诊断 磨损 

摘      要:人工神经网络具有高度的并行分布式、联想记忆、自组织及自学习能力和极强的非线性映射能力,在许多领域显示了广阔的应用前景.但是,将神经网络用于摩擦学行为预测的研究报道却还鲜见.在对基于神经网络的单变量时间序列预测方法与过程进行分析之后,提出了摩擦学系统磨损趋势神经网络预测模型.采用定量铁谱参数中的总磨损Q作为预测磨损趋势的特征参数,讨论了磨损趋势神经网络预测的单步预测法和多步预测法,并用其对CD40齿轮泵的磨损趋势进行了预测。

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