基于BP神经网络的弹簧加温强压工艺缩量的预测

摘要

通过3层前馈BP神经网络建立算法模型,研究同一种材料(阀门弹簧用油淬火回火钢丝)以及相近钢丝直径制造的弹簧在加温强压工艺处理时,其主要影响因素(应力、温度、时间和材料抗拉强度)与弹簧缩量之间的关系.一是建立以应力、温度和时间为BP神经网络输入项;二是建立应力、温度、时间和钢丝抗拉强度作为BP神经网络输入项,以热定型后缩量为BP神经网络输出项的预测模型,并对神经网络进行训练、测试和结果分析,提出一种预测弹簧加温强压工艺后弹簧缩量的一种方法.