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摘要:
为了预测精度较高的圆柱轴承动特性系数,提出了一种以自适应遗传算法(GA)、LM算法以及BP网络相结合的神经网络模型.先采用自适应的遗传算法进行全局搜索,获得网络的权值和阈值的最优解附近的解,在全局搜索的基础上,再利用训练精度高、收敛速度快的LM-BP算法进行样本训练.研究结果表明,基于GA-LM-BP算法的圆柱轴承动特性的神经网络模型可以快速地预测圆柱轴承在不同结构和工况条件下的8个动特性系数,预测结果满足工程需求.
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文献信息
篇名 基于GA-LM-BP算法的圆柱轴承动特性预测
来源期刊 机械制造 学科 工学
关键词 圆柱轴承 动特性 遗传算法 BP神经网络
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 研究·开发
研究方向 页码范围 24-27
页数 4页 分类号 TH133.3|TP183
字数 1721字 语种 中文
DOI
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 陈国定 西北工业大学机电学院 214 2303 23.0 36.0
2 李寅平 西北工业大学机电学院 2 5 1.0 2.0
3 李盼 西北工业大学机电学院 3 3 1.0 1.0
4 陈红霞 西北工业大学机电学院 3 3 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
圆柱轴承
动特性
遗传算法
BP神经网络
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
机械制造
月刊
1000-4998
31-1378/TH
大16开
上海市中兴路960号2号楼415室
4-18
1950
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