农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2005年
7期
90-93
,共4页
超高分子量聚乙烯基%硅灰石%填充复合材料%摩擦磨损%神经网络
超高分子量聚乙烯基%硅灰石%填充複閤材料%摩抆磨損%神經網絡
초고분자량취을희기%규회석%전충복합재료%마찰마손%신경망락
超高分子量聚乙烯及其复合材料由于其优良的自润滑和防黏性能可用于农业工程装备中的滑动接触部件和触土部件.基于人工神经网络在复杂系统建模问题上的优越性,考察了几种因素对硅灰石纤维增强复合材料的摩擦和磨损性能影响的模型.考虑到输入、输出数据个数,调试设计了一个3×10×2的BP神经网络,其输入层由3个神经元构成,分别为硅灰石纤维的处理方法、硅灰石纤维的加入量和试验过程中的法向载荷.隐含层有10个神经元.输出层2个神经元分别为材料的摩擦系数和磨损量.基于上述BP神经网络对硅灰石纤维增强超高分子量聚乙烯基复合材料的干滑动摩擦磨损性能进行了模拟和预测.对神经网络的训练和检验表明该BP神经网络能够较好地预测影响因素对复合材料的干滑动摩擦和磨损的作用,大部分数据的预测值与试验值的误差在10%以内,其仿真精度能够满足实际的摩擦磨损预测要求.
超高分子量聚乙烯及其複閤材料由于其優良的自潤滑和防黏性能可用于農業工程裝備中的滑動接觸部件和觸土部件.基于人工神經網絡在複雜繫統建模問題上的優越性,攷察瞭幾種因素對硅灰石纖維增彊複閤材料的摩抆和磨損性能影響的模型.攷慮到輸入、輸齣數據箇數,調試設計瞭一箇3×10×2的BP神經網絡,其輸入層由3箇神經元構成,分彆為硅灰石纖維的處理方法、硅灰石纖維的加入量和試驗過程中的法嚮載荷.隱含層有10箇神經元.輸齣層2箇神經元分彆為材料的摩抆繫數和磨損量.基于上述BP神經網絡對硅灰石纖維增彊超高分子量聚乙烯基複閤材料的榦滑動摩抆磨損性能進行瞭模擬和預測.對神經網絡的訓練和檢驗錶明該BP神經網絡能夠較好地預測影響因素對複閤材料的榦滑動摩抆和磨損的作用,大部分數據的預測值與試驗值的誤差在10%以內,其倣真精度能夠滿足實際的摩抆磨損預測要求.
초고분자량취을희급기복합재료유우기우량적자윤활화방점성능가용우농업공정장비중적활동접촉부건화촉토부건.기우인공신경망락재복잡계통건모문제상적우월성,고찰료궤충인소대규회석섬유증강복합재료적마찰화마손성능영향적모형.고필도수입、수출수거개수,조시설계료일개3×10×2적BP신경망락,기수입층유3개신경원구성,분별위규회석섬유적처리방법、규회석섬유적가입량화시험과정중적법향재하.은함층유10개신경원.수출층2개신경원분별위재료적마찰계수화마손량.기우상술BP신경망락대규회석섬유증강초고분자량취을희기복합재료적간활동마찰마손성능진행료모의화예측.대신경망락적훈련화검험표명해BP신경망락능구교호지예측영향인소대복합재료적간활동마찰화마손적작용,대부분수거적예측치여시험치적오차재10%이내,기방진정도능구만족실제적마찰마손예측요구.
