摘要：建立了摩擦学特性影响规律的径向基神经网络模型,可以较准确地计算和预测不同摩擦学系统条件下摩擦系数与各影响参数之间的关系;进一步基于神经网络建立了不同系统之间的泛函数关系,基本解决了摩擦学系统的条件转化,为摩擦学设计、程序化计算和分析提供了一种方便有效的工具。

摘要：建立了润滑油摩擦学特性影响规律的径向基神经网络模型，可以较准确地计算和预测润滑油摩擦系数与负荷及相对滑动速度之间的关系。试验结果表明这种网络具有很好的准确度和预测性，为摩擦学设计和程序化计算和分析提供了一种方便且有效的工具。

摘要：建立摩擦学数据库可以减少工程中的摩擦试验时间。利用神经网络的方法,通过有限的试验数据来联想推测非试验数据,并设计了Matlab神经网络编程语言及Visual Basic界面编程语言的接口程序,实现了Matlab的后台计算与计算结果的Visual Basic实时可视化输出的无缝集成,可以实现基于神经网络的摩擦学试验数据库多输入多输出条件下复杂的实时查询。

摘要：通过丝杆螺母副摩擦学设计的实例,对几种不同的摩擦学系统设计计算方法进行了比较,分析几种方法各自的优点和不足,以寻求较好的设计计算方法.人工智能及人工神经网络技术具有强大的自学习功能和联想功能,尤适合于解决难以求得精确数学计算公式的问题.

摘要：建立了润滑油摩擦学特性影响规律的径向基神经网络模型 ,可以较准确地计算和预测润滑油摩擦系数与负荷之间的关系 ,并进一步基于神经网络给出了两种不同润滑油之间的泛函数关系 .

摘要：利用神经网络的自学习能力,设计了Matlab神经网络编程语言及VisualBasic界面编程语言的接口程序,可以实现基于神经网络的摩擦学试验数据库多输入多输出条件下复杂的实时查询。