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摘要:
利用人工神经网络技术(BP网络)研究具有随机系数的初轧机自激振动问题,提出了一种Ru nge-Kutta法和人工神经网络相结合的求解新方法.即利用数值计算和BP网络建立随机系数 和稳态振幅之间的关系,从而可直接利用数值积分计算出稳态振幅的统计特性.计算结果表 明,所提方法通用性强且可提高计算精度,同时说明摩擦系数的随机特性是轧钢机发生重大事故的重要原因之一.
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文献信息
篇名 具有随机系数的自激振动问题的人工神经网络求解方法
来源期刊 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 学科 物理学
关键词 人工神经网络 随机系数 自激振动 稳态振幅
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 116-118,122
页数 4页 分类号 O323
字数 2482字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.2095-3844.2005.01.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何芝仙 安徽工程科技学院机械系 67 355 11.0 16.0
2 李震 安徽工程科技学院机械系 53 500 13.0 21.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (1)
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1995(1)
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2005(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
随机系数
自激振动
稳态振幅
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
双月刊
2095-3844
42-1824/U
大16开
武昌区和平大道1178号
38-148
1959
chi
出版文献量(篇)
5723
总下载数(次)
12
总被引数(次)
47608
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