模糊神经网络在机械设计中的应用

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本文探讨了如何利用模糊神经网络进行机械设计的问题,并对应用过程中出现的小样本问题提出了两条解决思路。 本文首先简要介绍了神经网络和模糊神经网络的数学基础、算法模型、网络结构和程序实现方法,阐述了利用模糊神经网络进行机械设计和计算的基本思想。 本文完成了模糊神经网络在齿轮热分析方面的应用工作。利用单参数变化的样本作为训练样本,对模糊神经网络进行训练,然后计算出多参数变化时的齿轮发热量变化趋势。 此外,本文对机械设计中出现的小样本问题提出了两种解决思路,一是利用专家调查法减少参数;一是利用正交化实验法构造样本,并将这两种思路分别应用在带的选型上。 最后,本文就研究中取得的成果和不足进行了总结,对后续的相关研究提出了建议。
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