论文摘要
目的:根据神经网络算法和线性回归分析算法,建立基于轴向游隙贡献量的一种套圈零件智能匹配模型。方法:首先利用神经网络算法研究轴承沟道游隙变量与套圈零件的沟道游隙之间多对多的函数映射关系,建立输入元、输出元和中层处理层,建立数据库和阙值函数为学习细胞元;其次,通过线性回归计算出大量不同尺寸的套圈零件和钢珠函数的斜率,建立线性函数模型;最后建立基于轴向游隙贡献量的整体匹配模型。结果:以某轮毂轴承生产厂商作为案例验证模型,对数据进行蒙特卡洛仿真,得出该厂商生产的零件尺寸服从标准正态分布和左偏0.1正态分布的情况下,匹配合套率达到97%。结论:证明建立的模型有效,满足该厂商的生产要求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘曦泽,谢志烈,顾巧祥,曹航
关键词: 计量学,神经网络算法,线性回归,轴向游隙贡献量,蒙特卡洛仿真
来源: 中国计量大学学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,机械工业,自动化技术
单位: 中国计量大学质量与安全工程学院,浙江工业大学机械工程学院
基金: 浙江省自然科学基金项目(No.LY14E050024),浙江省科技计划项目(No.2015C31080)
分类号: TP183;TH133.3;O212.1
页码: 97-103
总页数: 7
文件大小: 259K
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