基于RBF神经网络的气缸摩擦学系统仿真

被引：5

作者：

孟凡明

张优云

机构：

[1] 西安交通大学润滑理论及轴承研究所

[2] 西安交通大学润滑理论及轴承研究所陕西西安

[3] 陕西西安

来源：

内燃机学报 | 2003年 / 04期

关键词：

仿真; RBF神经网络; 摩擦学元件; 非线性动力学现象; 气缸;

D O I：

10.16236/j.cnki.nrjxb.2003.04.014

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

采用RBF神经网络和联立约束法实现了缸套摩擦学系统各元件(包括活塞、连杆和曲柄)的动力学性能仿真。将从数据库中得到的油膜对活塞产生的摩擦力及气缸中气体燃烧产生的压力,通过神经网络进行训练,然后做成神经网络模块,与摩擦学元件动力学计算模块一起,利用MATLAB的仿真器SIMULINK,实现了对该系统整体动力学性能的仿真。结果表明:利用组合RBF神经网络训练油膜摩擦力、气体燃烧压力,是快速且有效的。新的仿真模型能追踪油膜的摩擦力、气体燃烧压力和气缸各元件动力学特性的实时变化;仿真模块可重复使用。同时发现了这些摩擦学元件存在诸如蝶型吸引子和极限环等非线性动力学现象。

引用

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