基于BP神经网络的铸造工艺参数的预测研究

摘要

铸造工艺参数,如浇注温度和浇注时间是影响铸件质量的重要因素.在铸造过程中,可以通过优化这些工艺参数来达到提高铸件质量的目的.长期以来铸造工艺参数是通过人为地给出,缺乏科学性.本文提出了基于BP神经网络的铸造工艺参数推荐方法,根据BP神经网络的非线性映射功能,利用铸造企业ERP中大量丰富的工艺生产数据,结合MATLAB神经网络工具箱的方法,对该模型进行训练及验证,结果表明该模型预测浇注温度及时间具有较为准确的特点,可以适用于铸造工艺参数推荐的研究.