基于BP神经网络的连杆衬套强力旋压回弹量预测

• 作者: 严鹏飞 张涛 朱芹 桑满仙 樊文欣
• 来源期刊: 特种铸造及有色合金
• 关键词: 连杆衬套 强力旋压 回弹量 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 380-382
• 页数: 3页
• 分类号: TG146.1+1|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.15980/j.tzzz.2017.04.009

摘要

利用SXD100/S3-CNC数控强力旋压机,对不同工艺参数(减薄率、进给比、旋轮工作角)下的连杆衬套进行强力旋压,并测量其回弹量.基于正交试验数据,运用BP神经网络技术,以减薄率、进给比、旋轮工作角作为输入层,回弹量作为输出层,建立连杆衬套强力旋压回弹量预测模型,并用试验数据对模型进行训练与预测.结果表明,模型具有较高的预测精度,能够准确预测不同强力旋压工艺参数下的连杆衬套回弹量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊文欣	中北大学机械与动力工程学院	177	1055	14.0	24.0
2	张涛	中北大学机械与动力工程学院	38	150	8.0	9.0
3	严鹏飞	中北大学机械与动力工程学院	4	10	2.0	3.0
4	桑满仙	中北大学机械与动力工程学院	7	17	3.0	4.0
5	朱芹	中北大学机械与动力工程学院	8	13	2.0	3.0