【摘要】：針對傳統(tǒng)的曲軸彎曲疲勞實(shí)驗(yàn)的破壞性,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測功能,以應(yīng)力幅值和諧振頻率變化值作為輸入,疲勞壽命作為輸出建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.采用曲軸彎曲疲勞實(shí)驗(yàn)機(jī)測試的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化,對曲軸疲勞壽命進(jìn)行預(yù)測.實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際測試值之間的相對誤差較小,可以作為一種無損檢測的良好工具.
[Abstract]:Aiming at the destructiveness of traditional bending fatigue experiment of crankshaft, the neural network model is established by using the prediction function of neural network, taking the variation value of stress amplitude and resonant frequency as input and fatigue life as output. Using the historical data of the crankshaft bending fatigue test machine as the training sample set, the neural network was optimized by genetic algorithm and the fatigue life of the crankshaft was predicted. The experimental results show that the relative error between the predicted results and the measured values is small and can be used as a good tool for nondestructive testing.
【作者單位】： 太原工業(yè)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)與信息中心;中國人民解放軍63961部隊(duì);中北大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【分類號】：TK403;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2322010