基于神经网络的铸造模具曲面逆向工程造型

• 作者: 于霖冲 李向宏 焦俊婷 白广忱
• 来源期刊: 铸造技术
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 铸造模具 曲面造型 逆向工程
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 827-829
• 页数: 3页
• 分类号: TG241|TP183
• 字数: 2083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8365.2005.09.026

摘要

研究目的是通过神经网络方法反求铸造模具复杂曲面.利用径向基函数(RBF)神经网络优异的非线性逼近能力,将外形数据、加工余量、变形数据作为神经网络输入,在神经网络的输出上可以得到铸造模具曲面离散数据点.再通过输出数据,可以对模具曲面进行造型.模具曲面的重构精度高、速度快.通过在复杂曲面模具造型上的实际应用,证明该方法能够实现产品和工艺装备的并行设计,可以缩短产品研制周期,提高设计、生产速度和效率,具有实用推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白广忱	北京航空航天大学能源与动力工程学院	97	761	16.0	21.0
2	李向宏	黑龙江工程学院计算机系	15	144	6.0	12.0
3	于霖冲	北京航空航天大学能源与动力工程学院	34	168	7.0	10.0
5	焦俊婷	北京航空航天大学能源与动力工程学院	40	176	7.0	11.0