基于MPSO-RBF神经网络的切向刚度研究

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.

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

所属期刊栏目：28

分类号：TP183;TH123(自动化基础理论)

资助基金：国家重点基础研究发展计期“973”基金资助项目2009CB724406

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：62-66