【摘 要】
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对不同工艺参数组合的连杆衬套的强力旋压成形过程进行了模拟,基于BP神经网络技术,建立了工艺参数与壁厚之间的非线性函数关系。用模拟实验结果训练神经网络模型,以实现对连
【机 构】
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中北大学机械工程与自动化学院,装甲兵太原地区军代室,
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对不同工艺参数组合的连杆衬套的强力旋压成形过程进行了模拟,基于BP神经网络技术,建立了工艺参数与壁厚之间的非线性函数关系。用模拟实验结果训练神经网络模型,以实现对连杆衬套壁厚的预测。该方法不仅可以缩短工艺参数优化的时间,而且能够有效地提高连杆衬套工艺设计的效率。
The strong spinning process of the connecting rod bushing with different process parameters was simulated. Based on the BP neural network technology, the nonlinear function between the process parameters and the wall thickness was established. The neural network model is trained with simulation results to predict the wall thickness of the connecting rod bushings. The method can not only shorten the optimization of the process parameters, but also can effectively improve the efficiency of the design process of the connecting rod bushing.
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