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基于神经网络的管件开式冷挤压相对伸长量预测

Prediction of relative Elongation of Thick-walled Tube based on ANN

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【作者】 高颖赵军李军曹磊

【Author】 Gao Ying Li Jun Cao Lei College of Material Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050054 Zhao Jun The College of Mechanical Engineering, Yanshan University,Qinhuangdao 066004

【机构】 河北科技大学材料科学与工程学院燕山大学机械工程学院河北科技大学材料科学与工程学院 石家庄0500542秦皇岛066004石家庄0500542石家庄0500542

【摘要】 为了预测各参数组合下的无芯棒开式冷挤压厚壁管件的伸长量,拓展开式冷挤压的实验结果,建立了无芯棒开式冷挤压厚壁管件的伸长量预测的神经网络模型。通过实验结果与预测结果的比较,二者吻合良好,为深入研究开式冷挤压工艺,建立开式冷挤压工艺设计专家系统提供了新的思路。

【Abstract】 In order to predict relative elongation of thick-walled tu be without mandrel and expand the experimental results of open-die col d extrusion, a valid neural network model of relative elongation predi ction is established. By comparing experimental results with predictio n data, they fit well, which provides a new method to research open-di e cold extrusion.and to create expert system of its technological design.

  • 【文献出处】 燕山大学学报 ,Journal of Yanshan University , 编辑部邮箱 ,2001年04期
  • 【分类号】TG375.9
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