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朝向精确的螺栓连接设计：基于机器学习的参数预测初步研究
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了螺栓连接设计中参数预测的准确性，结合实验数据与前馈神经网络，提出了一种新方法，预测承载能力和摩擦系数，准确率达到95.24%。尽管数据集有限，结果显示神经网络在该领域的潜力，未来将扩展数据集并探索混合建模技术。
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关键要点
- 本研究探讨了螺栓连接设计中影响功能和行为参数的准确预测问题。
- 结合实验数据与前馈神经网络，提出了一种新方法来预测承载能力和摩擦系数。
- 该方法的预测准确率达到了95.24%。
- 尽管数据集的规模和多样性有限，研究结果显示了神经网络在螺栓连接设计中的潜力。
- 未来的工作将致力于扩展数据集并探索混合建模技术，以提升应用性。
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