【摘 要】
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考察了采油螺杆泵（PCP）定子橡胶需要具备的力学性能,并在此基础上,采用遗传神经网络方法,在Matlab软件中编程实现基于遗传算法优化的误差反向传播神经网络算法,建立了PCP定子橡
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51371173）, 沈阳工程学院博士启动基金资助项目（LGBS-1407）
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考察了采油螺杆泵（PCP）定子橡胶需要具备的力学性能,并在此基础上,采用遗传神经网络方法,在Matlab软件中编程实现基于遗传算法优化的误差反向传播神经网络算法,建立了PCP定子橡胶配方组分与力学性能之间的优化模型。采用遗传神经网络模型对PCP定子橡胶的力学性能进行预测,并与实测值进行对比。结果表明,PCP定子橡胶配方组分与力学性能之间的优化模型的参数设置为：权值初始化范围为[-1,1],种群大小为50,最大进化代数为100,选择率为0.09,交叉率为0.6,变异率为0.05。当NBR用量为197份、硫黄
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