运用人工神经网络预报蜗轮齿面温度及修正BLOK判据

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该文通过传热学、摩擦学、齿轮啮合原理等学科综合,对蜗轮齿面的接触温度进行研究.首称准确求解蜗办齿面闪温,从而确定齿面接触温度.针对蜗轮面温度场影响因素的复杂性,对于摩擦学及传热学中带有复杂性有模糊因素与温度之间的非线性映射关系,作者引入人工神经网络技术,利用其并行计算能力和系统辨识能力,使精确求解和预测齿面接触温度成为可能.首先根据蜗轮特殊的几何及啮合特性,建立数学模型,然后利用有限元法将温度场求解问题转化为可用Hopfield网络求解的模型计算再根据蜗相副传动的摩擦学和传热学分析,选取最具代表意义的主要指标参量,构建BP网络模型,实现对蜗轮机构传闪温计算公式,对BLOK判据进行了修正.对比修正前后的判据计算结果与实际计算值,可以知道修正后的闪温公式更符合实际传热过程,从而在蜗轮传热理论上前进了一大步.
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