一种基于GA-BP的复合材料栓接结构承压面摩擦系数预测方法
申请号:CN202410842893
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118839592A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于GA‑BP的复合材料栓接结构承压面摩擦系数预测方法,使用三维形貌仪对连接件的初始粗糙表面进行扫描,获取其表面的三维坐标数据。将摩擦系数测试分析系统设定于测试模式,记录扭矩和夹紧力的变化。以分形维数、尺度系数以及输入力矩为输入向量,以对应条件下的摩擦系数作为输出向量;确定神经网络的结构参数。利用遗传算法优化神经网络的权重和偏置参数。对数据进行预处理,并把试验数据的分为训练样本集、验证样本集和测试样本集;通过测试合格后的GA‑BP神经网络模型对指定工况下紧固过程中承压面摩擦系数进行预测,判断摩擦系数的演变行为。该方法适用于航空航天、高级汽车生产等依赖于复合材料的工业应用,降低生产和维护成本。
技术关键词
遗传算法优化神经网络
栓接结构
动态扭矩传感器
BP神经网络模型
测试分析系统
力矩传感器
训练样本集
环氧树脂复合材料
结构函数法
分形参数
测试螺栓
拧紧套筒
数据
压力传感器