【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)對強(qiáng)力旋壓連桿襯套成形質(zhì)量(壁厚差和擴(kuò)徑量)的預(yù)測,進(jìn)而對工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,利用MATLAB人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,建立了強(qiáng)力旋壓工藝參數(shù)與成形質(zhì)量的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型�；跍p聚類算法改進(jìn)的K-means學(xué)習(xí)算法,用模擬實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)而對旋壓成形質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測,通過與實(shí)測值對比,發(fā)現(xiàn)所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測性能良好,實(shí)現(xiàn)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在強(qiáng)力旋壓領(lǐng)域的成功應(yīng)用,與原始K-means學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模型比較,發(fā)現(xiàn)改進(jìn)K-means學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型擁有更優(yōu)的性能。該模型不僅可以為工藝參數(shù)的優(yōu)化提供參考,還能縮短工藝參數(shù)的優(yōu)化周期和減少實(shí)際實(shí)驗(yàn)的成本。
[Abstract]:In order to predict the forming quality (wall thickness difference and diameter expansion) of strong spinning connecting rod bushing, and then optimize the process parameters, the RBF neural network model of strong spinning process parameters and forming quality was established by using MATLAB artificial neural network toolbox. Based on the improved K-means learning algorithm, the neural network is trained with the simulation experimental data, and then the spinning forming quality is predicted. By comparing with the measured values, it is found that the neural network model has good prediction performance, and the successful application of RBF neural network in the field of strong spinning is realized, which is compared with the model established by RBF neural network and BP neural network trained by the original K-means learning algorithm. It is found that the RBF neural network prediction model trained by the improved K-means learning algorithm has better performance. The model can not only provide a reference for the optimization of process parameters, but also shorten the optimization period of process parameters and reduce the cost of practical experiments.
【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)
【分類號】：TP183;TG306

【參考文獻(xiàn)】

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1 羅亞軍 ,何丹農(nóng) ,張永清 ,趙軍;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在塑性成形領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[J];鍛壓技術(shù);2001年05期

2 張劍;湯禹成;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)曲面的筒形件強(qiáng)力旋壓工藝參數(shù)優(yōu)化研究[J];鍛壓裝備與制造技術(shù);2007年01期

3 田銀;謝延敏;孫新強(qiáng);何育軍;;基于魚群RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)蟻群算法的拉深成形工藝參數(shù)優(yōu)化[J];鍛壓技術(shù);2014年12期

4 孫丹;萬里明;孫延風(fēng);梁艷春;;一種改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合學(xué)習(xí)算法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2010年05期

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6 張俊明;劉軍;俞小峰;康永林;楊荃;;一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某冷連軋機(jī)組軋制力計(jì)算中的組合應(yīng)用[J];塑性工程學(xué)報(bào);2008年01期

7 馮志剛;樊文欣;趙俊生;韓雙鳳;幸華超;陳翔;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)力旋壓成形連桿襯套力學(xué)性能預(yù)測[J];熱加工工藝;2014年05期

【共引文獻(xiàn)】

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1 陳文元;李雪梅;遲曉梅;;小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)多處損傷監(jiān)測中的應(yīng)用[J];四川建筑科學(xué)研究;2006年03期

2 胡龍軍;陳一波;陶吉利;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)自整定PID控制的應(yīng)用[J];安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年06期

3 甘信華;石勇;林保國;;基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大氣環(huán)境質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用[J];安徽化工;2008年05期

4 楊啟紅;陳麗華;王宇;;基于采樣密度不同土壤的水分特征參數(shù)的預(yù)測及誤差分析[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2009年27期

5 楊根蓮;黎向鋒;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同轉(zhuǎn)速下切削聲音識別[J];安徽科技學(xué)院學(xué)報(bào);2011年04期

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7 顧冰芳;龔烈航;徐國躍;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的UHMWPE復(fù)合材料防彈性能研究[J];兵器材料科學(xué)與工程;2006年06期

8 王長龍;劉兵;紀(jì)鳳珠;陳正閣;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漏磁定量化檢測[J];兵器材料科學(xué)與工程;2007年01期

9 王樹棟;;基于進(jìn)化神經(jīng)元算法的堡鎮(zhèn)隧道軟弱圍巖施工彈塑性智能位移反分析[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2010年03期

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2 王德軍;李萌;王麗華;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車ABS系統(tǒng)故障診斷[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

3 朱紅偉;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路隧道火災(zāi)探測研究[A];自主創(chuàng)新與持續(xù)增長第十一屆中國科協(xié)年會論文集（3）[C];2009年

4 吳流發(fā);;電火花線切割加工工藝參數(shù)智能優(yōu)化研究[A];2005年中國機(jī)械工程學(xué)會年會論文集第11屆全國特種加工學(xué)術(shù)會議專輯[C];2005年

5 吳金妹;陳學(xué)永;王貴成;;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)攻絲工藝參數(shù)優(yōu)化匹配的研究[A];2005年中國機(jī)械工程學(xué)會年會論文集第11屆全國特種加工學(xué)術(shù)會議專輯[C];2005年

6 錢華明;馬吉臣;施麗娟;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航傳感器故障診斷[A];第十七屆全國測控計(jì)量儀器儀表學(xué)術(shù)年會（MCMI'2007）論文集（下冊）[C];2007年

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10 鄭鵬;朱燦焰;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房性與室性早搏檢測技術(shù)[A];全國第4屆信號和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

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4 趙瑞學(xué);某戰(zhàn)車炮自動(dòng)機(jī)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2011年

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3 張西雅;基于信息融合的汽車防追尾避撞目標(biāo)識別研究[D];鄭州大學(xué);2010年

4 任菲;汽車缸套激光表面硬化的研究[D];鄭州大學(xué);2010年

5 吳浩亮;4200軋機(jī)軋制寬度控制建模及機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)研究[D];鄭州大學(xué);2010年

6 武文紅;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半濕潤平原井灌區(qū)土壤墑情預(yù)報(bào)研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

7 張立琪;調(diào)節(jié)系數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在字符識別中的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

8 黎群霞;一種鎂鋰合金的熱變形研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

9 韓冬梅;基于P2P的教學(xué)信息資源負(fù)載均衡調(diào)度算法的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

10 姜力波;鐵法大興礦瓦斯涌出量預(yù)測[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2009年

【二級參考文獻(xiàn)】

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10 許勇順,邢淵,阮雪榆;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塑性加工缺陷診斷與預(yù)測的方法研究[J];鍛壓技術(shù);1998年01期

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【相似文獻(xiàn)】

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2 郭福林;李萍;錢陳豪;張賓賓;;筒形件強(qiáng)力旋壓工藝模擬及實(shí)驗(yàn)研究[J];精密成形工程;2010年05期

3 葛丹丹;金峰;樊文欣;;筒形件強(qiáng)力旋壓有限元數(shù)值模擬技術(shù)的研究[J];熱加工工藝;2011年11期

4 王雅君;林春庭;李繼貞;;大型立式強(qiáng)力旋壓機(jī)的研制[J];航空制造技術(shù);2011年17期

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2 陳勇;TA15鈦合金熱強(qiáng)力旋壓組織演化規(guī)律及強(qiáng)化機(jī)理研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

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本文編號：2500927