基于 BP 神经网络的渐开线齿轮啮合刚度预测
摘要
针对传统渐开线齿轮啮合刚度预测依赖于模型的精确性的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的渐开线齿轮啮合刚度预测。基于能量法建立渐开线啮合刚度与工况参数之间的变化规律,选择转速作为输入层参数,经过归一处理,对渐开线齿轮进行刚度预测,通过不同工况变化,验证了算法的正确性。试验结果表明:不同工况下,基于BP神经网络的渐开线齿轮啮合算法能够较好的预测啮合刚度,对比不同学习率的状态下,期望值与预测值基本一致。
关键词
BP 神经网络;齿轮啮合刚度;转速;学习率
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PDF参考
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