【摘 要】
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基于3种典型的人工神经网络,即Elman(反馈)、BP(前馈)和RBF(径向),分别建立3种制动摩擦材料摩擦性能的评价预测模型,采用[240,8]的数据样本对3种模型进行训练,同时采用贝叶斯
【机 构】
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北京化工大学碳纤维与功能高分子教育部重点实验室,北京市东城区安全生产监督管理局,北京化工大学科学技术发展研究院
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基于3种典型的人工神经网络,即Elman(反馈)、BP(前馈)和RBF(径向),分别建立3种制动摩擦材料摩擦性能的评价预测模型,采用[240,8]的数据样本对3种模型进行训练,同时采用贝叶斯正则化训练函数进一步优化。结果表明,Elman网络预测实验数据的精度最高,能较为准确地预测摩擦材料的升温摩擦因数和降温摩擦因数,尤其适用于磨料含量较低的情况。
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