基于BP神经网络的挤出型材线径预测模型的开发及应用

• 作者: 方胜杰 毕超
• 来源期刊: 中国塑料
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测模型 单螺杆挤出 挤出工艺
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 加工与应用
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TQ320.66+3
• 字数: 2610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2019.10.010

摘要

分析了小型单螺杆挤出机耗材生产线工艺因素与三维(3D)打印耗材线径间的相互关系,建立了一个基于反向传播(BP)神经网络的预测模型,将生产线的定径模头温度(三段)、机筒温度、螺杆转速、牵引机转速作为输入变量,耗材线径作为输出变量.结果 表明,该BP神经网络预测模型能获得较精确的结果,预测模型性能较好,并基于所开发的网络模型设计开发生产线预测软件,该软件对高效地合理安排加工工艺具有一定指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕超	北京化工大学机电工程学院	42	204	8.0	11.0
2	方胜杰	北京化工大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0