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基于BP神经网络预测筒形件对轮旋压内径扩径量
被引量：
2
1
作者
郭代峰
赵俊生
+2 位作者
贺胜
史永鹏
吉梦雯
《工具技术》
2018年第3期68-70,共3页
内径扩径量是衡量筒形件对轮旋压好坏的关键性指标。本文采用单因素试验设计方法和数值模拟技术,获得了以减薄率、进给比、圆角半径为试验因素,内径扩径量为评价指标的模拟数据。基于试验因素和评价指标,运用BP神经网络技术建立了3-10-...
内径扩径量是衡量筒形件对轮旋压好坏的关键性指标。本文采用单因素试验设计方法和数值模拟技术,获得了以减薄率、进给比、圆角半径为试验因素,内径扩径量为评价指标的模拟数据。基于试验因素和评价指标,运用BP神经网络技术建立了3-10-1的三层神经网络结构预测模型。用模拟试验所得到的数据对该模型进行了训练和预测,将预测值与实测值相比较,证明该模型对筒形件的内径扩径量有很好的预测效果。
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关键词
内径扩径量
单因素试验法
筒形件对轮旋压
BP神经网络
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题名
基于BP神经网络预测筒形件对轮旋压内径扩径量
被引量：
2
1
作者
郭代峰
赵俊生
贺胜
史永鹏
吉梦雯
机构
中北大学
出处
《工具技术》
2018年第3期68-70,共3页
基金
山西省高校高新技术产业化项目(20120021)
文摘
内径扩径量是衡量筒形件对轮旋压好坏的关键性指标。本文采用单因素试验设计方法和数值模拟技术,获得了以减薄率、进给比、圆角半径为试验因素,内径扩径量为评价指标的模拟数据。基于试验因素和评价指标,运用BP神经网络技术建立了3-10-1的三层神经网络结构预测模型。用模拟试验所得到的数据对该模型进行了训练和预测,将预测值与实测值相比较,证明该模型对筒形件的内径扩径量有很好的预测效果。
关键词
内径扩径量
单因素试验法
筒形件对轮旋压
BP神经网络
Keywords
inner diameter expansion
single factor test
barrel spinning
BP neural network
分类号
TG376 [金属学及工艺—金属压力加工]
TH162 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络预测筒形件对轮旋压内径扩径量
郭代峰
赵俊生
贺胜
史永鹏
吉梦雯
《工具技术》
2018
2
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