基于改进BP神经网络收割机铆接接头力学性能预测

• 作者: 季丹丹 谢威
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 收割机 改进BP神经网络 铆接接头 力学性能
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 430-433
• 页数: 4页
• 分类号: TH124
• 字数: 2049字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2015.03.024

摘要

针对收割机结构钢铝材料的铆接接头力学性能差和技术难度大问题,使用改进的BP神经网络模型研究钣金结构厚度、硬度、接头底部直径等接头技术参数与材料自身剪切力与剥离力强度等力学参数的映射关系.结果表明,训练后的神经网络模型能够准确有效地预测收割机铆接接头力学性能,剪切强度最大相对误差从7.44％下降到0.73％,剥离强度相对误差从6.35％下降到0.65％,证实改进神经网络应用于收割机铆接接头力学性能预测的可行性与可靠性,为收割机钢铝材料铆接接头设计提供参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	季丹丹		15	18	3.0	3.0
2	谢威		18	22	3.0	4.0