【摘 要】
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以始锻温度、终锻温度、模具预热温度和变形速度作为输入层神经元,并以力学性能(抗拉强度)作为输出层参数,构建了4×24×1三层拓扑结构的汽车用新型镁合金锻压工艺的神经网络
【机 构】
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河北工程技术学院信息技术学院,河北石家庄050091;石家庄科技信息职业学院,河北石家庄050091
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以始锻温度、终锻温度、模具预热温度和变形速度作为输入层神经元,并以力学性能(抗拉强度)作为输出层参数,构建了4×24×1三层拓扑结构的汽车用新型镁合金锻压工艺的神经网络模型,并对该模型进行了预测和验证.结果表明,采用traingd函数、traingda函数、trainlm函数的镁合金锻压工艺的神经网络模型的平均相对训练误差分别为4.51％、4.58％、3.65％.对于选择trainlm函数的模型进行了样本验证,结果是平均相对预测误差为4.02％.该模型预测能力强、预测精度高.AZ80-0.3Ti镁合金的锻压工艺优选为:始锻温度390℃,终锻温度280℃,模具预热温度260℃,变形速度6.5 mm/s.
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