基于模拟退火改进的神经网络算法在颗粒碰撞阻尼研究中的应用

• 作者: 徐波 李来强 李生娟 王树林
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 颗粒碰撞阻尼 模拟退火算法 神经网络 Powell算法
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 89-90,112
• 页数: 3页
• 分类号: TB534+.2|TP391.4
• 字数: 2591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2010.03.021

摘要

振动问题的普遍存在,使得对振动的研究极为必要.振动分析中建立的系统阻尼的目标函数往往比较复杂,影响因素众多,很难用传统数学建模的方法建立模型,传统的神经网络分析和模拟也很难得到建模问题的全局最优解.为此,将传统的反向传播算法(BP算法)神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则,提出一种改进的神经网络模型,得出了颗粒粒度、颗粒填充率和系统阻尼之间的关系.

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	上海理工大学材料学院	140	641	14.0	20.0
2	徐波	上海理工大学动力学院	63	247	10.0	13.0
3	李生娟	上海理工大学材料学院	65	192	7.0	12.0
4	李来强	上海理工大学材料学院	23	85	5.0	9.0