基于 BP 神经网络的渐开线齿轮啮合刚度预测

罗 鑫鑫
湖南交通工程学院

摘要

针对传统渐开线齿轮啮合刚度预测依赖于模型的精确性的问题，本文提出了一种基于BP神经网络的渐开线齿轮啮合刚度预测。基于能量法建立渐开线啮合刚度与工况参数之间的变化规律，选择转速作为输入层参数，经过归一处理，对渐开线齿轮进行刚度预测，通过不同工况变化，验证了算法的正确性。试验结果表明：不同工况下，基于BP神经网络的渐开线齿轮啮合算法能够较好的预测啮合刚度，对比不同学习率的状态下，期望值与预测值基本一致。

关键词

BP 神经网络；齿轮啮合刚度；转速；学习率

参考

[1]周长江，唐进元，钟志华.齿轮传动的线外啮合与冲击摩擦[J].机械工程学报，2008（03）：75-81.

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