基于ANN的冲裁合理间隙的预测研究

• 作者: 于长生 王静 鲁世红
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 冲裁合理间隙 BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 页码范围: 891-894
• 页数: 4页
• 分类号: TG38
• 字数: 3080字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2006.08.003

摘要

冲裁间隙是冲裁工艺中非常重要的工艺参数,其大小会影响冲裁件的表面质量、板料的后续成形和使用性能.不同材料,不同厚度板料的合理冲裁间隙均不同,现有方法是通过实验或查询已有的冲裁实验数据库获得.本课题应用人工神经网络技术和航空材料冲裁间隙数据库,建立板料厚度及冲裁零件的尺寸精度、光亮带比、毛刺高度与合理间隙之间非线性映射的神经网络模型,可以方便地获得不同厚度材料的冲裁合理间隙,用以指导实际生产.本文采用贝叶斯规则化的训练方法,训练好的BP网络较常用的训练方法具有更好的精度和泛化能力.预测数据和实验数据的比较证实,预测模型有效并具有实际推广应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王静	南京航空航天大学机电工程学院	23	73	5.0	8.0
2	鲁世红	南京航空航天大学机电工程学院	48	415	13.0	18.0
3	于长生	南京航空航天大学机电工程学院	4	37	4.0	4.0