摘要：机械结构中存在大量结合面，在机床静态变形中，由各结合面引起的变形量高达85％，各种结合面的接触刚度约占机床总刚度的60～80％。本文针对机械结合面接触特性参数，提出基于ESN回声状态网络理论对机械结合面法向接触刚度进行仿生学建模。以4种组合条件下的结合面接触刚度为算例，采用算法学习训练域和预测域相分离的方法，在对影响法向接触刚度的主要因素的定量化处理的基础上，进行ESN算法建模和计算结果误差分析，结果表明，该算法的预测精度可达0．0016％以上。同时，在同等条件下，通过该算法与BP神经网络、RBP神经网络、MPSO—BP网络算法预测能力比较分析，结果表明，回声状态网络计算精度最高，并将该建模计算结果进行工程应用。

关键词：回声状态网络 结合面 特性参数 建模 

单位：天水师范学院机电与汽车工程学院 天水741001 天水师范学院电子信息与电气工程学院 天水741001 兰州理工大学机电工程学院 兰州730050 天水星火机床责任有限公司 天水741024