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罗金莲
作品数:
1
被引量:1
H指数:1
供职机构:
北京化工大学
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发文基金:
教育部“新世纪优秀人才支持计划”
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相关领域:
化学工程
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合作作者
谢鹏
北京化工大学
项可璐
北京化工大学
吴友平
北京化工大学
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北京化工大学
作者
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吴友平
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项可璐
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罗金莲
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谢鹏
传媒
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橡胶工业
年份
1篇
2014
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主成分分析结合BP神经网络在橡胶材料磨耗性能预测中的应用
被引量:1
2014年
采用基于灵敏度分析的BP神经网络模型,将丁苯橡胶(SBR)复合材料的8种力学性能数据经过主成分分析(PCA)降维后作为神经网络的输入向量,耐磨性能数据作为输出向量,对SBR复合材料的耐磨性能进行预测,并计算各输入向量的灵敏度矩阵,从而分析输入量对耐磨性能的影响程度。结果表明:通过PCA降维处理,可以消除神经网络输入向量之间的共线性,简化网络,提高网络的预测性能;预测误差在允许范围内,说明BP网络适用于橡胶材料的耐磨性能预测;灵敏度分析显示定伸应力、拉断伸长率和拉断永久变形对SBR橡胶复合材料的耐磨性能影响最大。
项可璐
罗金莲
谢鹏
吴友平
关键词:
丁苯橡胶
神经网络
主成分分析
耐磨性能
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