复合材料棒材液-固挤压工艺参数的神经网络预测模型

摘要

针对液-固挤压复合材料棒材成形时工艺参数难于选取、试验工作量大的问题,采用人工神经网络技术与试验相结合的方法,通过对样本处理、神经网络模型参数及收敛性等进行分析,建立了工艺参数ANN预测模型,可以对复合材料液-固挤压成形的关键工艺参数进行预测,预测值与试验值吻合较好,最大误差不超过0.72﹪,为复合材料液-固挤压成形的应用开辟了有效途径.