利用RBF神经网络预测反挤压连杆衬套过程中的挤压力

摘要

采用单因素试验法,利用模拟软件Simufact进行了锡青铜连杆衬套反挤压试验,试验选取了挤压温度、凹模圆角半径和挤压比为试验因素,挤压力为评价指标。基于MATLAB软件,建立了挤压因素与挤压力之间的RBF神经网络模型,得到挤压温度、凹模圆角半径、挤压比和挤压力之间的非线性关系。通过试验数据进行RBF神经网络模型训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测挤压力,并将预测的挤压力值与模拟的挤压力值做对比。结果表明:该神经网络模型能高精度地预测反挤压连杆衬套过程中的挤压力。