基于神经网络的模锻压机载荷在线预测模型

• 作者: 梁英杰 蔺永诚 谌东东
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模锻 载荷 神经网络 在线预测模型 反向传播算法 压机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 装备与成套技术
• 页码范围: 98-102
• 分类号: TG316
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2016.10.018

摘要

由于模锻过程具有强时变性和非线性,因此精确控制模锻压机载荷预测至关重要.以7075铝合金模锻过程为例,提出了一种基于神经网络的模锻压机载荷在线建模方法.基于商业软件Deform-3D模拟了恒温恒速度工况下的载荷变化规律,根据获取的数据建立了初始神经网络模型.在实际模锻实验过程中,通过反向传播算法不断修正初始神经网络权值矩阵,以实现模型的在线更新.在50 t模锻实验台上进行实验,以验证所提方法的有效性.实验结果表明:所提出的在线建模方法可以准确预测复杂模锻工况下载荷的变化,与传统离线神经网络建模方法相比,其预测值更加准确,更能满足实际工程需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔺永诚	中南大学机电工程学院	16	530	8.0	16.0
7	谌东东	中南大学机电工程学院	3	2	1.0	1.0
12	梁英杰	中南大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0