基于BP神经网络的粉末冶金铜基滑动轴承材料磨损量预测

• 作者: 董文文 尹延国 张国涛 李蓉蓉 陈祥雨
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滑动轴承 BP神经网络 铜基材料 固体润滑剂 磨损量
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 测试与应用
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.31|TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2021.02.011

摘要

从FeS/Cu-Bi铜基滑动轴承材料组元配置、工艺处理、工况条件入手探究影响铜基滑动轴承材料磨损量的因素,发现材料的磨损量受所添加固体润滑剂Bi的含量、球磨工艺以及加载载荷的影响.针对铜基滑动轴承材料磨损量的3个主要影响因素,建立了结构为3-9-1的BP神经网络模型,对铜基滑动轴承材料的磨损量进行了预测.通过实测数据对神经网络进行训练,另外随机抽取5组测试数据进行检测,结果显示,预测数据与实测数据最大相对误差为10.24％,验证了此模型的正确性.