压气缸热挤压工艺和基于神经网络的挤压力预测

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热挤压是一种少无切削加工工艺.该文分析了高度为340mm的压气缸的热挤压工艺.由于采用一次挤压成型工艺时现有315t压力机无法解决脱模和挤压力问题,因此采用两次挤压成形,将一、二序挤压凹模通用并且把第二序挤压凸模设计成组合式,最大限度地利用了315t油压机的设备能力.对于高压开关零部件挤压工艺开发及模具结构设计具有指导意义,同时给出了一种在小设备上干大零件的方法.在此挤压力预测模型中,运用梯度下降法对BP神经网络进行训练.以15号钢正挤压为例,得到了15号钢正挤压时的挤压力与凹模锥角、凸模直径、断面缩减率关系的模型,其神经网络结构为(3,4,5,1);通过六组验证样本可知,预测值与实测值之间的相对误差都小于10﹪.同时以铬青铜反挤压为例,建立了挤压力与挤压温度、凸模锥角和断面缩减率关系的模型,其神经网络结构为(3,2,3,1);该模型具有很强的泛化能力,验证样本预测值与实测值之间具有较好的吻合性.从结果可以看出模型完全可行,试验结果与预测值吻合良好.这样就找到了一种有效的预测挤压力的方法,这样对于提高模具的使用寿命和产品的质量都大有好处;同时会提高整个挤压行业的生产水平和工作效率.
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