基于神经网络的管件开式冷挤压相对伸长量预测  

Prediction of relative Elongation of Thick-walled Tube based on ANN

作　　者：高颖[1] 赵军[2] 李军[1] 曹磊[1] 

机构地区：[1]河北科技大学材料科学与工程学院,石家庄0500542 [2]燕山大学机械工程学院,秦皇岛066004

出　　处：《燕山大学学报》2001年第4期356-358,共3页Journal of Yanshan University

摘　　要：为了预测各参数组合下的无芯棒开式冷挤压厚壁管件的伸长量，拓展开式冷挤压的实验结果，建立了无芯棒开式冷挤压厚壁管件的伸长量预测的神经网络模型。通过实验结果与预测结果的比较，二者吻合良好，为深入研究开式冷挤压工艺,建立开式冷挤压工艺设计专家系统提供了新的思路。In order to predict relative elongation of thick-walled tu be without mandrel and expand the experimental results of open-die col d extrusion, a valid neural network model of relative elongation predi ction is established. By comparing experimental results with predictio n data, they fit well, which provides a new method to research open-di e cold extrusion.and to create expert system of its technological design.

关 键 词：神经网络 BP算法 开式冷挤压 相对伸长量 管件 

分 类 号：U173.2[交通运输工程] TG376.3[金属学及工艺—金属压力加工]