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- [7] A new and improved version of particle swarm optimization algorithm with global–local best parameters[J] . M. Senthil Arumugam,M. V. C. Rao,Aarthi Chandramohan.Knowledge and Information Systems . 2008 (3)
基于改进粒子群与神经网络的机械结合面法向刚度建模
被引：9
作者：
杨红平
[1
]
傅卫平
[1
]
师彪
[2
]
王雯
[1
]
杨世强
[1
]
王伟
[1
]
机构：
[1] 西安理工大学机械与精密仪器工程学院
[2] 不详
来源：
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;
D O I：
暂无
中图分类号：
TH114 [机械强度];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
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。
引用
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