神经网络用于振动磨阻尼特性的识别

• 作者: 李来强 王树林
• 来源期刊: 中国粉体技术
• 关键词: 振动磨 振动控制 BP神经网络 阻尼特性
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5548.2003.04.003

摘要

振动磨作为超微颗粒制备的一种方法,其阻尼特性非常复杂.本文应用神经网络的高度学习能力和非线性映射能力,对振动磨的阻尼特性进行了研究,得出了颗粒的摩擦系数、恢复系数、粒度和振动水平是影响系统阻尼的主要因素的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树林	上海理工大学动力学院	140	641	14.0	20.0
2	李来强	上海理工大学动力学院	23	85	5.0	9.0