基于神经网络的受流器滑块材料载流磨损预测

来源 :同济大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:bluebabyyejing
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针对我国电气化铁路和磁浮交通对受流器滑块材料的性能要求,采用冷压烧结粉末冶金法制备了铜石墨材料,考察了该材料的载流磨损行为.结果表明:试样的磨损率随着试验载荷、速度、电流密度的增加而增大.载流条件下电流产生的电弧热是磨损率增加的主要因素.建立了摩擦磨损试验参数与磨损率之间的人工神经网络模型.以载荷、速度、电流密度作为网络的3个输入,以运行100km后试样的磨损率作为网络的1个输出,调试设计了一个3×3×1的反向传播(BP)神经网络.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
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