摘要：为了优化机械油泵轴锻造工艺,提升机械油泵轴的综合性能,基于5×25×1三层拓扑结构,以坯料加热温度、始锻温度、终锻温度、模具预热温度和锻造变形量为5个输入参数,以磨损性能为输出参数,以tansig函数为传递函数,构建了机械油泵轴锻造工艺神经网络优化模型,并进行了神经网络模型的训练、预测与验证。结果表明该模型平均相对训练误差为3.2%,相对预测误差低于5%,具有较高预测精度和较强预测能力。与生产线现用工艺相比,采用模型优化工艺锻造的SKH-51高速钢机械油泵轴的磨损体积减小了51.9%,磨损性能得到明显提高。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技I> 金属学及金属工艺
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > CA 化学文摘(美) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > Pж(AJ) 文摘杂志(俄) > 剑桥科学文摘 > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏 > 文摘杂志
关键词：神经网络 锻造工艺优化 机械油泵轴 训练误差 预测误差
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
