基于神经网络的汽车结构件低载强化特性确定

• 作者: 卢曦 寇宏滨 褚超美 郑松林
• 来源期刊: 汽车工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 汽车结构件 低载强化 强化特性 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 993-996
• 页数: 4页
• 分类号: U4
• 字数: 2566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-680X.2006.11.007

摘要

提出了一种基于径向基函数神经网络的汽车结构件低载强化特性确定方法.通过足够样本的训练,构造出一个有效的神经网络模型.对于给定的强化载荷和强化次数,应用构造的神经网络模型,可以确定相应的低载强化效果.经过对某汽车前梁和传动系齿轮低载强化特性的试验验证,证实了该神经网络可以准确快捷地预测不同强化载荷和强化次数下结构的强化效果.简化了计算过程,提高了计算精度,为基于低载强化的汽车产品轻量化设计带来了方便.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢曦	上海理工大学机械工程学院	97	619	13.0	20.0
2	郑松林	上海理工大学机械工程学院	162	1201	17.0	28.0
3	褚超美	上海理工大学机械工程学院	71	578	13.0	20.0
4	寇宏滨	上海理工大学机械工程学院	5	28	3.0	5.0