基于BP神经网络的条带刚凸特征回弹预测

摘要：

为了研究核燃料组件格架的条带刚凸特征的回弹量与压边力、冲压速度、凸凹模间隙、摩擦系数等冲压工艺参数之间的关系,首先,获取包含50个GA拉丁超立方抽样的数据点以及10个随机抽样的数据点的数据集,前者作为训练集、后者作为测试集.将前者输入到BP神经网络进行训练,后者验证训练模型的精度.最后,通过响应面图研究各因素之间的交互作用以及各因素的敏感程度.结果表明:BP神经网络能够有效预测刚凸回弹量与冲压工艺参数之间的关系,相对于其他因素,压边力对回弹量的影响特别明显,冲压速度对回弹量的影响不明显,但与凸凹模间隙和摩擦系数有明显的交互作用.

关键词：锆合金、冲压工艺参数、拉丁超立方抽样、BP神经网络、回弹、条带钢凸特征

所属期刊栏目：45

分类号：TG386.1(金属压力加工)

资助基金：国家科技重大专项子课题761215007

在线出版日期：2020-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：20-26