【摘 要】
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建立了输入层为始锻温度、终锻温度、模具预热温度、锻压速度，输出层为抗拉强度、成形载荷、磨损量的广义回归神经网络（GNRR）模型，基于此模型对汽车转向节热锻成形工艺进行优化。结果表明：使用GRNN神经网络工艺参数优化的汽车转向节锻件，其抗拉强度由优化前的774 MPa提升到786 MPa，成形载荷、磨损量分别由优化前的25.6 MN、120μm降低到23.5MN、115μm，抗拉强度的提升率为1.5
【基金项目】
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苏州市科技局项目（ss202034）； 苏州市住建局科研项目（zj-202019）；
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建立了输入层为始锻温度、终锻温度、模具预热温度、锻压速度，输出层为抗拉强度、成形载荷、磨损量的广义回归神经网络（GNRR）模型，基于此模型对汽车转向节热锻成形工艺进行优化。结果表明：使用GRNN神经网络工艺参数优化的汽车转向节锻件，其抗拉强度由优化前的774 MPa提升到786 MPa，成形载荷、磨损量分别由优化前的25.6 MN、120μm降低到23.5MN、115μm，抗拉强度的提升率为1.55%，成形载荷、磨损量的降低率分别为8.2%、4.2%；最佳热锻工艺参数为始锻温度为1260℃、终锻温度为1140℃、模具预热温度为230℃、锻压速度为48 mm/s。
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