【摘 要】
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本文运用人工智能技术进行了无石棉混杂纤维摩阻材料的配方优化设计。设计过程中首先利用均匀设计法安排训练样本，建立材料组分与摩擦系数的人工神经网络模型，然后运用遗传算法
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本文运用人工智能技术进行了无石棉混杂纤维摩阻材料的配方优化设计。设计过程中首先利用均匀设计法安排训练样本，建立材料组分与摩擦系数的人工神经网络模型，然后运用遗传算法进行优化目标的配方搜索。 运用Matlab人工神经网络工具箱和遗传算法软件包简洁方便地实现了遗传算法—神经网络的协同优化。结果表明，所建神经网络模型的仿真结果能够准确的预测材料组分与摩擦系数之间的映射关系，遗传算法能够搜索到抗热衰退性强的优化配方。 本文所得优化配方的性能指标完全符合国家标准，而且该配方与采用正交设计法所得结果基本吻合。神经网络—遗传算法协同优化法完全可以取代传统的设计方法，实现摩阻材料配方的智能设计。
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