【摘 要】
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利用连杆衬套—活塞销往复摩擦磨损试验机,获得锡青铜QSn7-0.2连杆衬套在不同工况（载荷、转速、连杆衬套和活塞销间隙）下的磨损量数据。基于BP神经网络技术,建立了运行工况和磨
【机 构】
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山西中北大学机械与动力工程学院,中国北方车辆研究所
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利用连杆衬套—活塞销往复摩擦磨损试验机,获得锡青铜QSn7-0.2连杆衬套在不同工况（载荷、转速、连杆衬套和活塞销间隙）下的磨损量数据。基于BP神经网络技术,建立了运行工况和磨损量之间的非线性函数关系。用连杆衬套—活塞销往复摩擦磨损试验结果训练神经网络模型,得到和试验数据相匹配的BP神经网络模型。最后进行神经网络模型检验,结果表明：BP神经网络模型具有很高的预测精度,可以较好地预测锡青铜连杆衬套的磨损量。
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