[发明专利]基于BP人工神经网络的橡胶减振器配方设计系统及方法在审
| 申请号： | 201811355698.3 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109508498A | 公开（公告）日： | 2019-03-22 |
| 发明（设计）人： | 曾宪奎;贾伟臣;滕彦理;陈洪帅;曾佳;苗清 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 山东重诺律师事务所 37228 | 代理人： | 冷奎亨 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于BP人工神经网络的橡胶减振器配方设计系统及方法，使用神经网络建立起配方和减振器性能之间的关系模型，并利用建立的模型根据设计需求对橡胶的配方进行逆向生成最优的配方。本发明考虑橡胶配方与混炼胶性能和混炼胶与橡胶减振器性能之间的关系，合理的建立了橡胶减振器配方预测模型，根据减振器性能较为准确的预测出橡胶配方，克服了配方与性能之间的高度非线性以及多输入多输出关系导致配方设计不准确的问题。本发明设计合理、结构紧凑且使用方便。 | ||
| 搜索关键词： | 橡胶减振器 配方设计 配方 橡胶配方 混炼胶 减振器 高度非线性 关系模型 配方预测 神经网络 多输出 橡胶 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP人工神经网络的橡胶减振器配方设计系统，其特征在于：包括测试并采集橡胶减振器的性能参数的设备采用万能试验机、基于神经网络算法的BP神经网络模型以及基于BP神经网络模型预测结果建立的目标函数层； BP神经网络模型包括输入层，以橡胶配方的各组分含量作为神经网络训练学习样本的输入项，并对输入项进行正交试验与归一化处理；隐含层，通过误差反传学习算法、搜索算法、以及经验公式确定；输出层，作为以橡胶配方性能作为神经网络训练的期望输出项；性能参数包括静刚度系数、动刚度系数、损耗因子、阻尼系数。
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