基于BP神经网络的粉末冶金铜基滑动轴承材料磨损量预测

从FeS/Cu-Bi铜基滑动轴承材料组元配置、工艺处理、工况条件入手探究影响铜基滑动轴承材料磨损量的因素,发现材料的磨损量受所添加固体润滑剂Bi的含量、球磨工艺以及加载载荷的影响。针对铜基滑动轴承材料磨损量的3个主要影响因素,建立了结构为3-9-1的BP神经网络模型,对铜基滑动轴承材料的磨损量进行了预测。通过实测数据对神经网络进行训练,另外随机抽取5组测试数据进行检测,结果显示,预测数据与实测数据最大相对误差为10.24%,验证了此模型的正确性。