作者：吴思俊; 尚凯汽车同步器齿环神经网络优化锻压工艺耐磨损性能
摘要：以4×24×12×1的四层拓扑结构,以始锻温度、终锻温度、锻压速度、模具预热温度作为输入层函数,以耐磨损性能作为输出层函数,构建了优化汽车同步器齿环锻压工艺的神经网络模型,并对此模型进行了预测验证以及产线应用验证。结果表明,模型输出的室温和高温磨损体积平均相对预测误差分别为3.3%、3.2%,模型预测能力佳、精度高。与目前产线现用工艺相比,采用神经网络模型优化的工艺锻压的汽车同步器齿环室温磨损体积减小5.3%、高温磨损体积减小38.9%,齿环耐磨损性能提高。
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