| 利用RBF神经网络预测反挤压连杆衬套过程中的挤压力 |
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| 引用本文： | 樊文欣,李志伟,李凤刚,郭佩剑,张厚祖,刘涛,郝晓华.利用RBF神经网络预测反挤压连杆衬套过程中的挤压力[J].锻压技术,2019,44(5):180-184. |
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| 作者姓名： | 樊文欣 李志伟 李凤刚 郭佩剑 张厚祖 刘涛 郝晓华 |
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| 作者单位： | 中北大学 机械工程学院,山西 太原,030051;装甲军代局驻太原地区军代室, 山西 太原, 030006 |
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| 基金项目： | 山西省自然科学基金;山西省高校高新技术产业化项目 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 连杆衬套 RBF神经网络:反挤压 挤压力 QSn7-0.2锡青铜 |
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