基于BP神经网络预测变壁厚薄壁深孔件挤压力

摘要

以变壁厚薄壁深孔件的挤压加工为研究对象,运用DEFORM-2D有限元仿真软件对7050铝合金反挤压的挤压力进行模拟计算,得到几组样品壁厚和挤压力大小的数据。并将样品壁厚作为BP神经网络的输入层,将挤压力大小作为BP神经网络的输出层,建立了一个1-4-1的3层BP神经网络。对神经网络进行训练后,预测出来的挤压力与模拟计算得到的挤压力间的最大误差为5.12%。实现了对挤压力的预测,相对于传统的挤压力计算公式,该方法不仅速度快,精度也要高。