基于灰色神经网络模型的强力旋压连杆衬套屈服强度预测

强力旋压连杆衬套的力学性能与旋压参数之间的关系复杂,难以用较为系统的数学公式进行表达。为科学准确预测连杆衬套的屈服强度,采用灰色系统理论,选取旋压工艺参数作为系统相关因素,建立预测连杆衬套屈服强度的GM(0,3)模型,经过后验差检验,模型精度二级,平均相对误差为3.25%。为提高模型精度,利用RBF神经网络对预测残差进行修正后,将模型精度提高为一级。在将外来数据回代检验时,GM(0,3)+RBF模型预测结果相对误差在1%左右。研究结果表明:利用灰色理论建立的GM(0,3)+RBF模型能够较精确的预测连杆衬套屈服强度,且预测能力较强,建模简单快速。