论文摘要
采用单因素试验法,利用模拟软件Simufact进行了锡青铜连杆衬套反挤压试验,试验选取了挤压温度、凹模圆角半径和挤压比为试验因素,挤压力为评价指标。基于MATLAB软件,建立了挤压因素与挤压力之间的RBF神经网络模型,得到挤压温度、凹模圆角半径、挤压比和挤压力之间的非线性关系。通过试验数据进行RBF神经网络模型训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测挤压力,并将预测的挤压力值与模拟的挤压力值做对比。结果表明:该神经网络模型能高精度地预测反挤压连杆衬套过程中的挤压力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 樊文欣,李志伟,李凤刚,郭佩剑,张厚祖,刘涛,郝晓华
关键词: 连杆衬套,神经网络,反挤压,挤压力,锡青铜
来源: 锻压技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 中北大学机械工程学院,装甲军代局驻太原地区军代室
基金: 山西省自然科学基金资助项目(2012011023-2),山西省高校高新技术产业化项目(20120021)
分类号: TG376;TP183
DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2019.05.031
页码: 180-184
总页数: 5
文件大小: 701K
下载量: 139
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