| 基于改进粒子群与神经网络的机械结合面法向刚度建模 |
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| 引用本文： | 杨红平,傅卫平,师彪,王雯,杨世强,王伟.基于改进粒子群与神经网络的机械结合面法向刚度建模[J].农业机械学报,2011,42(3):219-223,233. |
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| 作者姓名： | 杨红平 傅卫平 师彪 王雯 杨世强 王伟 |
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| 作者单位： | 1. 西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安,710048
2. 西安理工大学水利水电学院,西安,710048 |
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| 基金项目： | 国家重大科技专项资助项目（2009ZX04014-32）、国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目（2009CB724406）和陕西省科学研究计划资助项目（09JK669） |
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| 摘 要： | 为了提高机械结合面法向接触刚度预测精度，提出一种改进粒子群优化算法，并用改进粒子群算法优化BP神经网络的参数组合，实现了粒子群和BP神经网络相结合的算法模型。将影响结合面法向接触刚度的因素进行了特征分析和定量化描述，并用该算法进行法向接触刚度预测和相对误差分析。计算结果表明，计算准确度可达92%，实现了多种影响因素组合下的机械结合面法向接触刚度的建模。
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| 关 键 词： | 机械结合面 法向刚度 改进粒子群算法 BP神经网络 模型 |
Modeling of Machined Joints Normal Stiffness Using Modified PSO-BP Neural Network Algorithm |
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| Yang Hongping,Fu Weiping,Shi Biao,Wang Wen,Yang Shiqiang,Wang Wei.Modeling of Machined Joints Normal Stiffness Using Modified PSO-BP Neural Network Algorithm[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2011,42(3):219-223,233. |
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| Authors: | Yang Hongping Fu Weiping Shi Biao Wang Wen Yang Shiqiang Wang Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Machined joints Normal stiffness Modified PSO BP neural network Model |
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