基于神经网络的法兰轴冷挤压成型工艺优化

论文摘要

为研究冷挤压成型工艺参数对法兰轴成型质量的影响,解决法兰轴成型时法兰盘填充不满和阶梯轴肩的折叠缺陷问题,课题组设计3因素3水平正交实验进行研究。采用3层拓扑结构,以凸模挤压速度、模具与坯料之间的摩擦因数、阶梯轴处圆角半径为输入层神经元,以折叠角和成型载荷为输出层神经元构建法兰轴冷挤压成型工艺优化神经网络模型。研究结果表明该模型的预测性能较好,精度较高。通过生产验证出优化后的工艺方案可有效解决法兰轴充填不满和折叠缺陷,为解决多变量多响应复杂的多元非线性工程问题提供了参考。

论文目录

• 1 零件结构及成型工艺设计
• 2 有限元模型的建立与神经网络模型的建立
•   2.1 有限元模型的建立
•   2.2 人工神经网络模型的构建
• 3 神经网络优化模型的训练、预测和验证
•   3.1 神经网络训练
•   3.2 模型的预测与验证
• 4 神经网络优化模型的生产应用验证
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郑赣,刘淑梅,汪东升

关键词: 冷挤压成型,法兰轴,神经网络,充填不满,折叠缺陷

来源: 轻工机械 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 上海工程技术大学材料工程学院

基金: 上海工程技术大学研究生科研创新项目(18KY0509)

分类号: TG376.3;TP183

页码: 16-20

总页数: 5

文件大小: 782K

下载量: 87