基于神经元网络的薄壁筒滚珠旋压成形缺陷诊断

• 作者: 张军 李春峰 江树勇 薛克敏
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 滚珠旋压 强力旋压 神经元网络 铝合金
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 旋压
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TG306
• 字数: 3358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3940.2006.03.024

摘要

作为一种连续局部塑性成形工艺,滚珠旋压被应用于制造高强度、高精度的纵向内筋薄壁筒形件.通过使用铝合金作为旋压材料,在实验的基础上分析了滚珠旋压过程中金属材料非稳定流动的基本原理及旋压件产生表面质量缺陷的原因.以人工神经元网络为基础,对旋压件的表面质量缺陷进行了预测.实验证明,神经元网络能够精确地诊断旋压件的表面质量缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江树勇	哈尔滨工程大学工程训练中心	59	479	12.0	18.0
2	薛克敏	合肥工业大学材料科学与工程学院	382	2215	20.0	26.0
3	李春峰	哈尔滨工业大学材料科学与工程学院	85	1088	19.0	28.0
4	张军	哈尔滨工程大学工程训练中心	76	682	14.0	23.0