BP神经网络对斜轧穿孔轧制力的预测

作者：林伟路; 丁小凤; 双远华^*

来源：锻压技术, 2018, 43(10): 175-178.

DOI：10.13330/j.issn.1000-3940.2018.10.029

• BP神经网络
• AZ31镁合金
• 斜轧穿孔
• 轧制力
• MATLAB工具箱

为了有效预测AZ31镁合金管坯在三辊斜轧穿孔变形区的轧制力,保证穿孔后镁合金管材的优良性能,借助MATLAB工具箱建立了三辊斜轧穿孔的BP神经网络模型。结合穿孔过程中影响轧制力的因素,从实际生产过程中抽取了325个数据作为试验样本;根据AZ31镁合金在不同穿孔参数下的变形特点和三辊穿孔的有限元结果分析,利用轧制力的经验公式实现了理论计算,并将预测结果与理论结果进行了对比。结果表明:实际值与计算值的误差为14%,网络预测的最大误差为5%,平均误差为2. 4%,最小误差为1. 4%。因此,网络预报精度高,操作简洁,可以代替复杂的数学计算模型。

• 单位
  太原科技大学