润滑添加剂最佳添加量双隐层神经网络计算模型

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用双隐层BP人工神经网络建立了润滑添加剂的添加量的数学模型。该模型可用于准确地计算润滑油中添加剂的添加量对润滑油膜强度的影响。采用L M规则进行神经网络学习训练可使网络收敛快 ,误差小 ,网络输出结果与实验结果比较有极好的吻合性。该神经网络可为工程设计人员在摩擦学设计时提供有效的计算工具 A mathematical model of additive amount of lubricating additives was established by using double hidden BP artificial neural network. The model can be used to accurately calculate the lubricant additives in the amount of lubricant film strength. Using L M rules for neural network learning and training can make the network converge quickly and the error is small. The network output results are in good agreement with the experimental results. The neural network provides an effective computational tool for engineering designers in tribological design
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