基于BP神经网络的传力片冲裁凸模磨损仿真预测

发布时间：2017-09-15 10:51

  本文关键词：基于BP神经网络的传力片冲裁凸模磨损仿真预测

  更多相关文章： 传力片 凸模磨损 BP神经网络 Deform-D 冲裁凸模

【摘要】：以离合器盖总成中的传力片作为研究对象,借助Deform-3D仿真软件模拟了传力片冲裁过程中的凸模磨损情况,依据正交仿真试验的数据以及BP人工神经网络对传力片冲裁凸模的磨损量进行仿真预测。将冲裁间隙、凹模刃口圆角半径与冲裁速度作为BP神经网络的输入层,将冲裁凸模的最大磨损深度作为BP神经网络的输出层,建立3-12-1的3层BP神经网络。BP神经网络通过训练之后,仿真预测的最大误差为1.14%。基于正交试验的仿真数据对BP神经网络的性能进行检验,BP神经网络的仿真预测值与数值模拟值之间的误差为2.09%,并利用冲压级进模对BP神经网络的仿真预测值进行试验验证,两者之间的相对误差为8.25%,验证了BP人工神经网络应用于传力片冲裁凸模磨损仿真预测的准确性。
【作者单位】： 江阴职业技术学院机电工程系;
【关键词】： 传力片 凸模磨损 BP神经网络 Deform-D 冲裁凸模
【基金】：江苏省中高等职业教育衔接课程体系建设项目(苏教职[2015]-19)
【分类号】：TH133.4;TG386.2
【正文快照】： 传力片是离合器中的薄片带状弹性零件,主要用于传递扭矩以及保证压盘的分离。它的材料采用65Mn或者CK75高强度弹簧钢,材料厚度通常为0.5~1.1 mm。根据企业对传力片冲压模具的维修统计数据可知,由于冲裁毛刺高度超差而造成模具维修的频率高达65.8%。然而造成毛刺超差的原因是冲

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 雷明,李作清,陈志祥,吴雅,杨叔子;神经网络在预报控制中的应用[J];机床;1993年11期

2 杨自厚;神经网络技术及其在钢铁工业中的应用第8讲人工神经网络在钢铁工业中的应用(下)[J];冶金自动化;1997年05期

3 李润生,李延辉,胡学军,刘壮,王守俭;神经网络在冶金中的应用[J];钢铁研究;1998年02期

4 刘海玲,刘树深,尹情胜,夏之宁,易忠胜;线性神经网络及在多组分分析中的初步应用[J];计算机与应用化学;2000年Z1期

5 王继宗,王西娟;用神经网络确定梁上裂纹位置的研究[J];煤炭学报;2000年S1期

6 赵学庆,袁景淇,周又玲,贺松;生物发酵过程神经网络状态预报器的验证[J];无锡轻工大学学报;2000年06期

7 李智,姚驻斌,张望兴,贺超武;基于神经网络的混匀配料优化方法[J];钢铁研究;2000年04期

8 胡敏艺,马荣骏;神经网络在冶金工业中的应用[J];湖南有色金属;2000年05期

9 倪建军,邵琳;利用神经网络进行观测数据的分析与处理[J];连云港化工高等专科学校学报;2000年04期

10 裴浩东,苏宏业,褚健;材料工程中基于神经网络的稳态优化策略[J];材料科学与工程;2001年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 徐春玉;;基于泛集的神经网络的混沌性[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

2 周树德;王岩;孙增圻;孙富春;;量子神经网络[A];2003年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2003年

3 罗山;张琳;范文新;;基于神经网络和简单规划的识别融合算法[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年

4 郭爱克;马尽文;丁康;;序言(二)[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

5 钟义信;;知识论:神经网络的新机遇——纪念中国神经网络10周年[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

6 许进;保铮;;神经网络与图论[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

7 金龙;朱诗武;赵成志;陈宁;;数值预报产品的神经网络释用预报应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

8 田金亭;;神经网络在中学生创造力评估中的应用[A];第十二届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自发展神经网络的混沌特性研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

10 张广远;万强;曹海源;田方涛;;基于遗传算法优化神经网络的故障诊断方法研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 美国明尼苏达大学社会学博士 密西西比州立大学国家战略规划与分析研究中心资深助理研究员 陈心想;维护好创新的“神经网络硬件”[N];中国教师报;2014年

2 卢业忠;脑控电脑 惊世骇俗[N];计算机世界;2001年

3 葛一鸣 路边文;人工神经网络将大显身手[N];中国纺织报;2003年

4 中国科技大学计算机系　邢方亮;神经网络挑战人类大脑[N];计算机世界;2003年

5 记者 孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年

6 本报记者 刘霞;美用DNA制造出首个人造神经网络[N];科技日报;2011年

7 健康时报特约记者　 张献怀;干细胞移植：修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年

8 刘力;我半导体神经网络技术及应用研究达国际先进水平[N];中国电子报;2001年

9 ;神经网络和模糊逻辑[N];世界金属导报;2002年

10 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年

2 李素芳;基于神经网络的无线通信算法研究[D];山东大学;2015年

3 石艳超;忆阻神经网络的混沌性及几类时滞神经网络的同步研究[D];电子科技大学;2014年

4 王新迎;基于随机映射神经网络的多元时间序列预测方法研究[D];大连理工大学;2015年

5 付爱民;极速学习机的训练残差、稳定性及泛化能力研究[D];中国农业大学;2015年

6 李辉;基于粒计算的神经网络及集成方法研究[D];中国矿业大学;2015年

7 王卫苹;复杂网络几类同步控制策略研究及稳定性分析[D];北京邮电大学;2015年

8 张海军;基于云计算的神经网络并行实现及其学习方法研究[D];华南理工大学;2015年

9 李艳晴;风速时间序列预测算法研究[D];北京科技大学;2016年

10 陈辉;多维超精密定位系统建模与控制关键技术研究[D];东南大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 章颖;混合不确定性模块化神经网络与高校效益预测的研究[D];华南理工大学;2015年

2 贾文静;基于改进型神经网络的风力发电系统预测及控制研究[D];燕山大学;2015年

3 李慧芳;基于忆阻器的涡卷混沌系统及其电路仿真[D];西南大学;2015年

4 陈彦至;神经网络降维算法研究与应用[D];华南理工大学;2015年

5 董哲康;基于忆阻器的组合电路及神经网络研究[D];西南大学;2015年

6 武创举;基于神经网络的遥感图像分类研究[D];昆明理工大学;2015年

7 李志杰;基于神经网络的上证指数预测研究[D];华南理工大学;2015年

8 陈少吉;基于神经网络血压预测研究与系统实现[D];华南理工大学;2015年

9 张韬;几类时滞神经网络稳定性分析[D];渤海大学;2015年

10 邵雪莹;几类时滞不确定神经网络的稳定性分析[D];渤海大学;2015年

，

本文编号：856109