研究了AM60镁合金在振动铸造过程中试样的硬度和抗冲击强度随着振动峰值加速度、频率和振幅3个工艺参数改变时的变化规律。为了提高试验效率和预测精度,本文引入鱼群算法和BP神经网络,以振动峰值加速度、频率和振幅为输入参数对AM60镁合金试样的冲击强度和硬度进行了预测。经过与试验值进行比对发现,本文构建的优化后的BP神经网络具有较高的预测精度。
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