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神经网络用于振动磨阻尼特性的识别
引用本文:李来强,王树林.神经网络用于振动磨阻尼特性的识别[J].中国粉体技术,2003,9(4):5-8.
作者姓名:李来强  王树林
作者单位:上海理工大学动力学院,上海,200093
摘    要:振动磨作为超微颗粒制备的一种方法,其阻尼特性非常复杂。本文应用神经网络的高度学习能力和非线性映射能力,对振动磨的阻尼特性进行了研究,得出了颗粒的摩擦系数、恢复系数、粒度和振动水平是影响系统阻尼的主要因素的结论。

关 键 词:振动磨  振动控制  BP神经网络  阻尼特性
文章编号:1008-5548(2003)04-0005-04
修稿时间:2002年2月24日

Neural Network Simulation of Vibration Mill's Damper Behavior
Abstract:As one of the method in preparing ultra fine particles,the vibration mill's damping character is very complicated.The BP neural network is used to simulate the complex behavior of the vibration mill due to its power and highly adaptive ability to model nonlinear systems.The results that the rubbing coefficient?particle size?vibration level are the most important coefficients that affect the system's damping are obtained.
Keywords:vibration mill  vibration control  BP neural network  damper behavior
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