基于PSO-BP神经网络湿式摩擦元件损伤预测模型

李乐; 舒越超; 吴健鹏; 陈漫; 王立勇

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基于PSO-BP神经网络湿式摩擦元件损伤预测模型

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为求解湿式离合器的多影响因素损伤关系,应用多源数据融合方法,构建一种基于PSO-BP神经网络的湿式摩擦元件损伤预测模型.将转速和接合油压作为模型的输入参数,将提取到的摩擦片周向温度梯度、Fe和Cu元素浓度变化率、摩擦片表面粗糙度变化率作为模型输出参数,建立了有限元仿真模型,搭建了湿式离合器摩擦磨损综合试验台,采用控制变量法研究了油压、转速对摩擦元件损伤特征参数的影响.结果表明,输入工况与4类损伤特征参数呈非线性关系,预测值与实测值随工况变化趋势一致,损伤特征参数较油压的变化更为敏感.对比同类模型与试验数据,预测模型具有较高的预测精度,能够有效地对湿式离合器多工况损伤进行预测.

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来源
《北京理工大学学报》 |2022年第12期|1246-1255|共10页
作者
李乐; 舒越超; 吴健鹏; 陈漫; 王立勇;
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作者单位

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;

北京理工大学机械与车辆学院;

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正文语种 chi
中图分类 U463.221.4;
关键词
湿式离合器; 神经网络; 损伤预测; 温度梯度; 表面粗糙度;

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