为求解湿式离合器的多影响因素损伤关系，应用多源数据融合方法，构建一种基于PSO-BP神经网络的湿式摩擦元件损伤预测模型. 将转速和接合油压作为模型的输入参数，将提取到的摩擦片周向温度梯度、Fe和Cu元素浓度变化率、摩擦片表面粗糙度变化率作为模型输出参数, 建立了有限元仿真模型，搭建了湿式离合器摩擦磨损综合试验台，采用控制变量法研究了油压、转速对摩擦元件损伤特征参数的影响. 结果表明，输入工况与4类损伤特征参数呈非线性关系，预测值与实测值随工况变化趋势一致，损伤特征参数较油压的变化更为敏感. 对比同类模型与试验数据，预测模型具有较高的预测精度，能够有效地对湿式离合器多工况损伤进行预测.
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