【摘 要】
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利用反向传播神经网络的可预测性,基于Matlab软件进行压制成型工艺参数优化。以成型温度、成型压力、成型时间及升温速率这四个工艺参数为输入因素,以结合强度、摩擦因数和磨
【基金项目】
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镇江市产学研项目(编号:1721110159).
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利用反向传播神经网络的可预测性,基于Matlab软件进行压制成型工艺参数优化。以成型温度、成型压力、成型时间及升温速率这四个工艺参数为输入因素,以结合强度、摩擦因数和磨损量这三个性能评价指标为输出参数,建立反向传播神经网络模型,进行训练学习与仿真计算,并进行检验。通过这一反向传播神经网络模型,可以预测不同工艺参数组合下的压制成型制品性能评价指标。通过研究确认,当成型温度为332.32~348.04℃,成型压力为9.39MPa~9.84MPa,成型时间为48.87~51.18min,升温速率为5.86~6.
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