基于RBF神经网络的强力旋压连杆衬套成形质量预测研究
[Abstract]:In order to predict the forming quality (wall thickness difference and diameter expansion) of strong spinning connecting rod bushing, and then optimize the process parameters, the RBF neural network model of strong spinning process parameters and forming quality was established by using MATLAB artificial neural network toolbox. Based on the improved K-means learning algorithm, the neural network is trained with the simulation experimental data, and then the spinning forming quality is predicted. By comparing with the measured values, it is found that the neural network model has good prediction performance, and the successful application of RBF neural network in the field of strong spinning is realized, which is compared with the model established by RBF neural network and BP neural network trained by the original K-means learning algorithm. It is found that the RBF neural network prediction model trained by the improved K-means learning algorithm has better performance. The model can not only provide a reference for the optimization of process parameters, but also shorten the optimization period of process parameters and reduce the cost of practical experiments.
【作者单位】： 中北大学机械与动力工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2012011023-2) 山西省高校高新技术产业化项目(20120021)
【分类号】：TP183;TG306
【参考文献】
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，本文编号：2500927
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