【摘 要】
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拉深过程中，压边力规律的实时预测是实现变压边力实时控制的关键。以盒形件为研究对象，引入人工神经网络，研究了变压边力规律实时预测模型的拓扑结构，获得了样本数据与提高预测模
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拉深过程中，压边力规律的实时预测是实现变压边力实时控制的关键。以盒形件为研究对象，引入人工神经网络，研究了变压边力规律实时预测模型的拓扑结构，获得了样本数据与提高预测模型收敛精度和泛化精度的方法。结果表明：对输入样本进行归一化处理，采用正则化训练方法，并适当地选取训练样本数和隐层节点数，可使预测模型的泛化精度控制在10％以内。
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