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题名管材数控绕弯回弹实验研究及BP网络预测模型
被引量：8
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作者
刘婧瑶
唐承统
宁汝新
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机构
北京理工大学机械与车辆工程学院
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出处
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期85-90,共6页
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基金
国防基础科研项目(B2220060048)
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文摘
回弹是影响管材数控绕弯成形精度的主要因素之一。在EATON VB100弯管机上对直径φ6mm～φ15mm之间的3种管材进行弯曲成形实验后,利用激光测量仪测量回弹角度,整理得到准确、可靠的回弹实验数据作为样本数据。采用最小二乘法对实验数据进行拟合,得到关于弯曲角度和回弹角度的函数方程,同时分析了相对弯曲半径、相对管径和管材性能对管材弯曲回弹的影响规律,根据实验,确定了影响管材弯曲回弹主要工艺参数。综合主要工艺参数对管材弯曲回弹的交叉影响,以实验数据作为样本数据,建立和优化了BP神经网络模型,预测弯曲角度和相对管径对回弹的影响规律,通过实验数据的对比,证明预测BP模型具有较高的精度。
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关键词
管材弯曲
数控绕弯实验
数据分析
BP神经网络
学习算法
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Keywords
tube bending
NC rotary bending experiment
data analyzing
BP NN
learning algorithm
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分类号
TG356
[金属学及工艺—金属压力加工]
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