本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络的齿轮接触疲劳寿命预测方法，它包括以下步骤：1、采集齿轮接触疲劳试验数据并归一化作为BP神经网络模型的样本数据；2、构建BP神经网络的结构；3、用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值，对BP神经网络进行训练；4、计算预测精度评价参数决定系数
，在满足设定值时获取优化权值与阈值；5、用测试样本集对建立好的GA‑BP神经网络进行测试。本发明与现有的基于物理模型的齿轮接触疲劳寿命预测方法相比，成本低、预测精度较高、无需依据失效机理推导，实现了齿轮疲劳寿命的预测，提高了预测准确度，使用简单，为齿轮的设计制造提供新的技术手段。
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来源：北方有色网
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