【摘 要】
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采用砂型铸造的泵阀类铸钢件在制造业应用十分广泛,但常因表面粘砂缺陷导致后续打磨任务繁重,而这种粘砂缺陷的成因往往难以探明.针对此,本文提出利用生产质量多源信息和神经网络方法建立粘砂缺陷种类预测模型.该模型从大量泵阀类砂型铸钢件生产信息中提取与粘砂缺陷相关度高的铸型性能,合金浇注温度等特征数据,通过不断修改网络参数使最终模型预测粘砂缺陷精度达到95.0％,并以该模型为基础探究表面粘砂缺陷的成因,为工
【机 构】
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华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室,湖北武汉,430074 江苏华兴特钢铸造有限公司,江
【出 处】
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第十四届全国铸造年会暨2020中国铸造活动周
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采用砂型铸造的泵阀类铸钢件在制造业应用十分广泛,但常因表面粘砂缺陷导致后续打磨任务繁重,而这种粘砂缺陷的成因往往难以探明.针对此,本文提出利用生产质量多源信息和神经网络方法建立粘砂缺陷种类预测模型.该模型从大量泵阀类砂型铸钢件生产信息中提取与粘砂缺陷相关度高的铸型性能,合金浇注温度等特征数据,通过不断修改网络参数使最终模型预测粘砂缺陷精度达到95.0％,并以该模型为基础探究表面粘砂缺陷的成因,为工艺关键参数波动控制及铸件表面质量提升提供科学指导.
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