神经网络算法在旋压工艺中的应用研究

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金属的旋压变形是局部的连续的变形,工艺参数的选择对旋压件的质量控制起到至关重要的作用。在实际生产中的往往起决定作用的是经验的积累。本文在深入研究了神经网络的基础上,结合归一化后的旋压工艺参数影响因素,建立了基于BP神经网络的旋压锥形件壁厚偏差预测模型和基于RBF神经网络的筒形件轴线偏移缺陷诊断模型。并且利用MATLAB神经网络工具对两个模型进行了训练,训练和测试结果表明锥形件壁厚偏差预测模型和筒形件轴线偏移缺陷诊断模型是正确的,对旋压工艺的生产实践有一定的借鉴意义。
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