基于神经网络的汽车连杆锻压工艺优化

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摘要：以模具加热温度、预热温度、始锻温度、终锻温度和锻压速度为输入层参数,以冲击性能、耐磨损性能为输出层参数,构建了汽车连杆锻压工艺优化的5×25×15×2四层神经网络模型。结果表明,神经网络模型的预测误差小于3%,具有较强的预测能力和较高的预测精度。与生产线原锻压工艺相比,采用优化工艺生产的汽车连杆冲击吸收功增大24%,磨损体积减小35%。使用优化工艺生产的汽车连杆冲击性能和耐磨损性能得到提高。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/93453X/201713/672655149.html

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关键词：神经网络 神经网 汽车连 神经网络模型 cqvip 汽车连杆 神经网络 锻压工艺 冲击性能 耐磨损性能