基于BP神经网络模型的磨床部件动态灵敏度分析

• 作者: 伍建国 周德廉 孙庆鸿 毛海军 蔡英 郁文凯
• 来源期刊: 东南大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 动态设计 灵敏度 采样
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 601-604
• 页数: 4页
• 分类号: TB115
• 字数: 2848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2002.04.014

摘要

利用ANSYS的APDL语言建立磨床部件的参数化模型,计算出磨床部件的动态特性,快速采样得到BP神经网络模型的学习样本,建立基于BP神经网络的动态分析模型,将磨床部件结构参数与其动态特性之间的关系反映为神经网络模型的网络输入与网络输出之间的数学关系,从而方便地、快速地对磨床部件进行了动态灵敏度分析.结果表明,在BP神经网络模型上进行磨床结构优化要比在有限元模型上方便、快速,该方法特别适用于对大型复杂结构的优化设计计算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙庆鸿	东南大学机械工程系	177	2763	27.0	43.0
2	毛海军	东南大学机械工程系	102	2295	25.0	43.0
3	伍建国	东南大学机械工程系	7	230	5.0	7.0
4	郁文凯		3	86	3.0	3.0
5	蔡英		17	263	9.0	16.0
6	周德廉	东南大学机械工程系	1	12	1.0	1.0