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利用ＢＰ人工神经网络建立了磨损自补偿状态下的摩擦副磨合特性预测的仿真计算模型。用Ｌ－Ｍ规则进行神经网络学习训练可使网络收敛快，误差小。网络输出结果与实验结果比较有极好的吻合性。该神经网络可用于青铜－４５＾＃钢摩擦副表面粗糙度对磨合特性影响的准确预测，亦可为工程设计人员在摩擦学设计是提供有效的计算工具。