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结合数值模拟和BP神经网络, 研究了挤压形状因子对挤压过程中挤压力和挤压出口温度的影响规律。采用DEFORM-3D软件模拟了14组不同挤压形状因子的镁合金型材挤压变形过程, 得到挤压力和挤压出口温度变化曲线。采用MATLAB软件建立了挤压力和挤压出口温度预测BP神经网络, 选取5组数值模拟结果作为训练样本, 以挤压形状因子和挤压行程为输入变量, 挤压力和挤压出口温度为输出变量, 对网络进行训练。采用训练后的网络对训练样本以外的4组挤压形状因子下的挤压力和挤压出口温度进行预测, 结果表明预测得到的结果与数值模拟得到的结果相吻合, 最大误差小于2%。 相似文献
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针对镁合金特殊的凝固特性,借助AnyCasting软件,对镁合金笔记本外壳充型凝固过程进行数值模拟。分析压铸过程中金属液的流动过程,以及造成卷气和缩孔、缩松的原因。通过采取降低浇注温度、提高快压射速度的方法,充型过程中的回流行为得到一定程度的改善,但缩孔、缩松没有明显减少。通过在凝固过程中对压铸件施加压力,促进金属液凝固,缩孔、缩松缺陷明显减少。 相似文献
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