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BP神经网络对斜轧穿孔轧制力的预测

作者:林伟路; 丁小凤; 双远华bp神经网络az31镁合金斜轧穿孔轧制力matlab工具箱

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。

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锻压技术

《锻压技术》(CN:11-1942/TG)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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