基于神经网络的聚四氟乙烯复合材料摩擦系数实时识别

• 作者: 任华新
• 来源期刊: 化工新型材料
• 关键词: 摩擦系数 聚四氟乙烯复合材料 BP算法 实时识别
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 130-134
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

基于神经网络,对聚四氟乙烯(PTFE)复合材料摩擦系数实时识别进行了研究,在此阶段中,可以对材料的物理性质进行实时监控,通过人工神经网络模型结构来对PTFE复合材料的摩擦系数进行实时识别,从而为后续复合材料的加工工艺提供实时监控的理论依据和支撑.采用BP算法训练的神经网络均可进行任意精度逼近,但在实际网络训练中,非线性作用函数类型、训练样本数量等均可能降低网络模型精度.采用非线性函数最小二乘曲线拟合的线性算法表明,该线性化处理方法是正确的,为已知材料性能时,快速识别摩擦系数提供了一种有效的手段.