高速动车组空心车轴的缺陷预测方法研究  

Prediction of the defect of hollow axle shaft of high-speed Multiple Unit train

作　　者：张登锋[1] 孟晓丽[1] 

机构地区：[1]兰州交通大学,兰州730070

出　　处：《机械设计与制造》2010年第3期200-201,共2页Machinery Design & Manufacture

摘　　要：结合了主成分分析和人工神经网络的优点,提出一种基于PCA算法的人工神经网络模型(PCA-ANN模型)来分析高速动车组空心车轴的缺陷。通过算例验证了方法的可行性。By the advantage of Principal Component Analysis and A rtificial Neural Networks,a kind of A rtificid Neural Networks model （PCA-ANN model） based on PCA algorithm is put forward to analyze the defect of the hollow axle shaft of high-speed train. The case study carried out shows that the algorithm is feasible.

关 键 词：高速动车组 空心车轴 主成分分析 神经网络 

分 类 号：TH16[机械工程—机械制造及自动化] U270.331.1[机械工程—车辆工程]