本文選題：強(qiáng)力旋壓 + 旋壓工藝參數(shù)��； 參考：《鍛壓技術(shù)》2016年06期

【摘要】：針對(duì)難以運(yùn)用公式來(lái)表達(dá)強(qiáng)力旋壓連桿襯套工藝參數(shù)與力學(xué)性能之間的復(fù)雜關(guān)系問(wèn)題,建立了旋壓工藝參數(shù)(減薄率、熱處理溫度、進(jìn)給比)與力學(xué)性能(布氏硬度、伸長(zhǎng)率、屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度)之間的徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,再用訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)成形件的力學(xué)性能進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)與實(shí)測(cè)值對(duì)比分析,并與用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更優(yōu)的預(yù)測(cè)性能。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)能力強(qiáng)、建模時(shí)間短、能有效提高連桿襯套工藝的設(shè)計(jì)效率和降低實(shí)際實(shí)驗(yàn)的所需成本。
[Abstract]:It is difficult to express the complex relationship between the technological parameters and mechanical properties of the strong spinned-link bushing. The spinning process parameters (thinning rate, heat treatment temperature, feed ratio) and mechanical properties (Brinell hardness, elongation, etc.) and mechanical properties (such as thinning rate, heat treatment temperature, feed ratio) and mechanical properties (Brinell hardness, elongation) are established. The radial basis function (RBF) neural network model between yield strength and tensile strength. The experimental data are used to train RBF neural network and then the trained RBF neural network is used to predict the mechanical properties of formed parts. The results are compared with the measured data and compared with the prediction results of the model built by BP neural network. It is found that RBF neural network model has better prediction performance than BP neural network. RBF neural network model has better prediction ability and shorter modeling time. It can effectively improve the design efficiency of connecting rod bushing process and reduce the cost of actual experiment.
【作者單位】： 中北大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012011023-2) 山西省高校高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目(20120021)
【分類(lèi)號(hào)】：TG306;TP183

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8 曾U喺，

本文編號(hào)：2006045