Spark平台下基于优化BP神经网络模型的接触疲劳剩余寿命预测

针对海量监测数据背景下传统方法难以实现对机械装备/零部件状态的可靠诊断与预测等问题,以自主研发的滚动接触疲劳试验装备为依托,提出了一种Spark平台下基于优化BP神经网络模型的接触疲劳剩余寿命预测方法。引入基于指数衰减的周期性学习率改进BP神经网络优化模型,结合并行化技术构建了Spark平台下基于优化BP神经网络的接触疲劳剩余寿命预测模型。结果表明:基于Spark的优化BP神经网络模型能够实现剩余寿命预测,相比传统BPNN模型和SVR模型,预测精度分别提高了4.67%和9.18%,均方根误差分别降低了0.122和0.708,且模型具有更快的收敛速度。