基于MPSO-RBF神经网络的切向刚度研究

• 作者: 傅卫平 杨红平 王伟
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 改进粒子群优化算法 径向基神经网络 机械结合面 切向刚度
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 62-66
• 分类号: TP183|TH123
• 字数: 2748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2012.01.011

摘要

为了能更快速、准确地计算在多影响因素下的机械结合面切向刚度,采用改进的粒子群算法优化径向基神经网络参数,实现了两个算法的有机结合.考虑结合面的材质、表面加工方法、表面粗糙度、结合面面压、介质等影响结合面切向刚度的因素,以实验参数作为样本,利用建立的模型进行了结合面切向刚度仿真,并对仿真结果与实验结果进行了对比分析.分析结果表明,模型预测精度可达92％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	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
3	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