BP神经网络对斜轧穿孔轧制力的预测

• 作者: 丁小凤 双远华 林伟路
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 AZ31镁合金 斜轧穿孔 轧制力 MATLAB工具箱
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 175-178
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2018.10.029

摘要

为了有效预测AZ31镁合金管坯在三辊斜轧穿孔变形区的轧制力, 保证穿孔后镁合金管材的优良性能, 借助MATLAB工具箱建立了三辊斜轧穿孔的BP神经网络模型.结合穿孔过程中影响轧制力的因素, 从实际生产过程中抽取了325个数据作为试验样本; 根据AZ31镁合金在不同穿孔参数下的变形特点和三辊穿孔的有限元结果分析, 利用轧制力的经验公式实现了理论计算, 并将预测结果与理论结果进行了对比.结果表明: 实际值与计算值的误差为14% , 网络预测的最大误差为5% ,平均误差为2.4% , 最小误差为1.4% .因此, 网络预报精度高, 操作简洁, 可以代替复杂的数学计算模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	双远华	太原科技大学材料科学与工程学院	75	162	6.0	9.0
2	丁小凤	太原科技大学材料科学与工程学院	10	9	2.0	3.0
3	林伟路	太原科技大学材料科学与工程学院	3	8	2.0	2.0