基于改进粒子群与神经网络的机械结合面法向刚度建模

• 作者: 傅卫平 师彪 杨世强 杨红平 王伟 王雯
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机械结合面 法向刚度 改进粒子群算法 BP神经网络 模型
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 219-223,233
• 分类号: TH123
• 字数: 4723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2011.03.043

摘要

为了提高机械结合面法向接触刚度预测精度,提出一种改进粒子群优化算法,并用改进粒子群算法优化BP神经网络的参数组合,实现了粒子群和BP神经网络相结合的算法模型.将影响结合面法向接触刚度的因素进行了特征分析和定量化描述,并用该算法进行法向接触刚度预测和相对误差分析.计算结果表明,计算准确度可达92%,实现了多种影响因素组合下的机械结合面法向接触刚度的建模.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雯	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	62	934	14.0	29.0
2	傅卫平	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	117	1874	22.0	38.0
3	师彪	西安理工大学水利水电学院	18	345	11.0	18.0
4	王伟	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	57	636	15.0	24.0
5	杨世强	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	39	509	11.0	22.0
6	杨红平	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	6	152	4.0	6.0