基于神经网络的机械油泵轴锻造工艺优化
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36 2020-12-27
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正文 简介
为了优化机械油泵轴锻造工艺,提升机械油泵轴的综合性能,基于5×25×1三层拓扑结构,以坯料加热温度、 始锻温度、 终锻温度、 模具预热温度和锻造变形量为5个输入参数,以磨损性能为输出参数,以tansig函数为传递函数,构建了机械油泵轴锻造工艺神经网络优化模型,并进行了神经网络模型的训练、 预测与验证.结果表明该模型平均相对训练误差为3.2％,相对预测误差低于5％,具有较高预测精度和较强预测能力.与生产线现用工艺相比,采用模型优化工艺锻造的SKH-51高速钢机械油泵轴的磨损体积减小了51.9％,磨损性能得到明显提高.
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