【摘 要】
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提出一种基于改进的粒子群和BP神经网络相结合的算法模型，用改进粒子群优化算法优化BP神经网络参数。以机械结合面法向接触刚度和切向接触刚度作为算例。考虑结合面配对副材料
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安理工大学水利水电学院
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提出一种基于改进的粒子群和BP神经网络相结合的算法模型，用改进粒子群优化算法优化BP神经网络参数。以机械结合面法向接触刚度和切向接触刚度作为算例。考虑结合面配对副材料、接触载荷、表面加工方法、表面粗糙度和结合面间的介质作为主要因素，对8组结合面法向和切向接触刚度进行预测建模，并对仿真与实验结果进行比较与误差分析。结果表明，该方法实现了多种影响因素组合下的机械结合面法向和切向接触刚度较高精度的建模和预测。
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