基于BP神经网络的维修性设计参数灵敏度分析

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由于维修性设计参数存在模糊性和相关性,传统的评估方法往往很难明确表达出维修性设计参数对维修性的影响程度。通过采用综合评判和人工神经网络相结合的方法建立用于维修性设计参数灵敏度分析的网络。在网络中维修性设计参数作为输入变量,维修性评价值作为输出变量,通过参数值的变动得到不同的网络输出结果,利用网络的输出定量计算出参数的变动对维修性的影响程度,从而为优化维修性设计参数提供方向。
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