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以电梯导轨校直过程中支点跨距、初始最大挠度为输入参数，校直行程和校直后测点的极差为输出，采用有限元优化设计方法得到的数据作为样本，建立了神经网络模型并使用样本对其进行了训练，利用随机数据对训练后的神经网络进行了测试。结果表明，将经过充分训练的神经网络应用于电梯导轨校直行程计算可以得到精确的计算结果，同时神经网络也可以反映校直后的导轨弯曲形式，为电梯导轨校直专家系统提供了一定参考。