【摘 要】
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利用径向基神经网络（RBFNN）对油膜力作用下的矿用发动机活塞-轴系系统性能进行了研究.首先,对发动机活塞-轴系系统进行分解和重构,然后通过RBFNN对现有数据库中由试验测得的燃
【机 构】
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煤炭科学研究总院太原分院,清华大学摩擦学国家重点实验室
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利用径向基神经网络（RBFNN）对油膜力作用下的矿用发动机活塞-轴系系统性能进行了研究.首先,对发动机活塞-轴系系统进行分解和重构,然后通过RBFNN对现有数据库中由试验测得的燃气压力和由计算得到的活塞组件的油膜力进行训练,并将训练的结果纳入到活塞-轴系的动力学建模中,从而获得了活塞-轴系的系统性能.结果表明,当计入油膜力作用时,在完整工作循环内,活塞-轴系中存在着极限环等非线性动力学现象.通过对一矿用发动机仿真结果的验证,证实了该方法的有效性.
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