【摘 要】
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该文对42CM表面淬火钢齿轮的齿根弯曲疲劳可靠性试验数据进行了处理,得出了齿轮弯曲疲劳寿命及弯曲疲劳应力概率分布规律,为该材料齿轮传动可靠性设计提供了依据,填补了国内
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该文对42C<,r>M<,o>表面淬火钢齿轮的齿根弯曲疲劳可靠性试验数据进行了处理,得出了齿轮弯曲疲劳寿命及弯曲疲劳应力概率分布规律,为该材料齿轮传动可靠性设计提供了依据,填补了国内空白.该文对神经网络和遗传算法理论在非线性时间序列预测问题上的应用进行了深入的研究.目前,各类人工神经网络模型中广泛应用的是BP(Back Propagation)模型,针对BP算法存在收敛速度慢容易陷入局部最小点的缺陷,该文设计了GA+BP学习算法,用遗传算法(Genetic Algorithm:GA?训练神经网络(Artificial Neural Network:ANN),取代了一些传统的学习算法.用遗传算法和神经网络相结合的方法求解了齿轮弯曲疲劳寿命的预测问题.仿真结果表明组合GA与BP可以克服单纯使用BP易陷入局部极小等问题,取得了较为满意的效果,预测精度较高.该文从42CrMo材料齿轮传动的弯曲疲劳可靠性试验及仿真研究入手,初步解决了复杂机械系统可靠性预测中建模难的问题.
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