论文摘要
针对高铁弹条生产过程中质量的波动问题,采用工业互联网的技术与热处理工艺的深度融合提升产品的质量,通过构建了一个5×8×1的三层BP神经网络模型,以高铁弹条热处理中的各个参数为输入层,硬度HRC为输出层。对神经网络模型进行训练后,模型的预测值与实际值之间误差小于1%。通过工业互联网的建设,实时获取热处理过程中的参数,以前工序的实际值加上后续工序的设定值,进入训练好的模型对结果进行预测,当预测值与标准值偏离大于5%时,计算出后续工序参数的优化建议。MES系统结合SCADA系统把优化过的工艺参数下发至设备,从而达到提升高铁弹条性能的目的。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘飞香,陈娴
关键词: 神经网络,热处理
来源: 制造业自动化 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,铁路运输,自动化技术
单位: 中国铁建重工集团有限公司
分类号: TG156;TP183;U213.5
页码: 7-11
总页数: 5
文件大小: 2561K
下载量: 140
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