基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的擠壓力與擠壓出口溫度預測研究.pdf

1、擠壓力與擠壓出口溫度的快速精確預測，在擠壓設備選擇、擠壓模具與工藝設計中均具有重要的指導意義，有利于高效、高質(zhì)生產(chǎn)擠壓產(chǎn)品。很多傳統(tǒng)的方法可以用來確定擠壓過程中的擠壓力與擠壓出口溫度，如理論計算法、經(jīng)驗公式法和圖解法等，但擠壓過程受多因素共同影響，此類方法計算效率較低，且精度不高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡，由于其具有良好的逼近任意非線性映射的能力，在擠壓加工中得到了越來越廣泛的應用。本文基于擠壓形狀因子開展對擠壓過程中擠壓力與擠壓出口溫度變化規(guī)律的

2、研究，分別建立了預測擠壓力峰值與擠壓出口溫升的BP神經(jīng)網(wǎng)絡ANN1和預測擠壓力與擠壓出口溫度變化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡ANN2，實現(xiàn)了擠壓過程中擠壓力與擠壓出口溫度的快速精確預測。 本文采用DEFORM-3D軟件對兩種方案中36組不同擠壓形狀因子(1～1.45)、擠壓比(8.1、17.4和26.4)和擠壓速度(1、2和4mm/s)的A231鎂合金型材擠壓過程進行了數(shù)值模擬，并對數(shù)值模擬結(jié)果進行了分析。通過調(diào)整網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)參數(shù)對比性能結(jié)果確定

3、最優(yōu)網(wǎng)絡，在MATLAB平臺上分別建立了預測擠壓力峰值與擠壓出口溫升的BP神經(jīng)網(wǎng)絡ANN1和預測擠壓力與擠壓出口溫度變化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡ANN2。其中擠壓形狀因子、擠壓比、擠壓速度和擠壓行程作為輸入變量，擠壓力峰值、擠壓力、擠壓出口溫升和擠壓出口溫度作為輸出變量，對經(jīng)過訓練的網(wǎng)絡ANNI和ANN2進行了檢驗和應用，并通過擠壓實驗進行驗證。研究結(jié)果表明：在其他變形條件不變的情況下，擠壓形狀因子越大，擠壓力越大，擠壓出口溫度越高；網(wǎng)絡預測結(jié)果

4、與模擬結(jié)果吻合較好，預測結(jié)果誤差均較小，預測精度滿足實際應用要求，說明網(wǎng)絡有很好的推廣能力；運用BP網(wǎng)絡ANN1，預測了擠壓比為26.4和擠壓速度為2mm/s條件下，21組不同形狀因子型材擠壓過程的擠壓力峰值與擠壓出口溫度，預測結(jié)果與模擬結(jié)果相吻合，最大誤差為3.5％：運用BP網(wǎng)絡ANN2，預測了形狀因子為1.04、1.23和1.31，擠壓比為17.4，擠壓速度為4mm/s時的擠壓力與擠壓出口溫度曲線，并獲得了形狀因子為1.12，擠壓比