基于神经网络的连杆衬套温挤压损伤预测研究  

作　　者：佘勇[1] 

机构地区：[1]贵州电子信息职业技术学院汽车工程系

出　　处：《当代农机》2021年第6期45-47,共3页Contemporary Farm Machinery

摘　　要：在连杆衬套强力旋压之前,需要对坯料进行温挤压处理,然而在温挤压过程中坯料的损伤值过大将会不利于强力旋压的进行。针对这一问题设计了基于RBF神经网络模型的预测系统。以摩擦系数、挤压速度、挤压温度作为网络的输入,以经温挤压后坯料的最大损伤值为输出,用训练好的神经网络对不同输入参数下坯料最大损伤值进行预测。通过与模拟值对比分析,并将R BF和BP神经网络的预测结果进行比较,结果发现R BF神经网络具有更优的预测能力,并且建模时间短,能有效提高温挤压工艺参数的设计效率,可为温挤压工艺参数的优化提供一条捷径。

关 键 词：温挤压 工艺参数 损伤值 RBF神经网络 

分 类 号：TG376[金属学及工艺—金属压力加工]