神经网络用于振动磨阻尼特性的识别
李来强
王树林
1.上海理工大学动力学院,上海,2000932.上海理工大学动力学院,上海,200093
摘要：振动磨作为超微颗粒制备的一种方法,其阻尼特性非常复杂.本文应用神经网络的高度学习能力和非线性映射能力,对振动磨的阻尼特性进行了研究,得出了颗粒的摩擦系数、恢复系数、粒度和振动水平是影响系统阻尼的主要因素的结论.
关键词：振动磨振动控制BP神经网络阻尼特性
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2003-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 5-8 )
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