基于主成分分析的BP神经网络内螺纹冷挤压成形质量预测

• 作者: 左敦稳 张敏 缪宏 黎向锋
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 内螺纹 成形质量预测 主成分分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 51-54
• 分类号: TG376|O235
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2012.01.011

摘要

根据冷挤压内螺纹成形中径、螺距、牙型半角和牙高率等来综合评定内螺纹的成形质量等级,并基于BP神经网络对其进行预测。在BP神经网络预测模型数据前处理过程中,采用主成分分析方法以提取影响内螺纹冷挤压成形质量的主要因素,消除各影响因素之间的线性相关性。试验结果表明,与传统的BP神经网络相比,采用该方法的BP神经网络模型,简化了网络结构,提高了收敛速度及预测精度,能准确实现内螺纹成形质量等级的预测,从而为内螺纹质量的检测提供了一条新途径。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敏		63	248	10.0	13.0
2	左敦稳		510	3780	26.0	32.0
3	黎向锋		109	810	15.0	20.0
4	缪宏		21	211	10.0	14.0