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超声滚挤压轴承套圈表面残余应力预测模型建立

     

摘要

为实现对超声滚挤压轴承套圈表面残余应力的合理预测,以轴承套圈为研究对象,进行正交试验设计,分别建立了残余应力与各加工参数之间的传统BP神经网络、改进BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)数学预测模型.通过对三种预测模型进行对比分析,结果表明,轴承套圈表面残余应力预测模型预测精度由高到低依次是GA-BP、改进BP神经网络预测模型、传统BP神经网络预测模型;且GA-BP所建立的轴承套圈表面残余应力的预测模型的平均误差控制在2.58%,因此该预测模型可以进行不同参数下电轴承套圈表面残余应力的预测.

著录项

  • 来源
    《组合机床与自动化加工技术》 |2021年第4期|61-64,69|共5页
  • 作者单位

    河南科技大学机电工程学院 河南 洛阳471003;

    机械装备先进制造河南省协同创新中心 河南 洛阳471003;

    河南科技大学机电工程学院 河南 洛阳471003;

    机械装备先进制造河南省协同创新中心 河南 洛阳471003;

    河南科技大学机电工程学院 河南 洛阳471003;

    机械装备先进制造河南省协同创新中心 河南 洛阳471003;

    河南科技大学机电工程学院 河南 洛阳471003;

    机械装备先进制造河南省协同创新中心 河南 洛阳471003;

    河南科技大学机电工程学院 河南 洛阳471003;

    机械装备先进制造河南省协同创新中心 河南 洛阳471003;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 机械制造工艺;组合机床及其加工;
  • 关键词

    超声滚挤压; 表面残余应力; 轴承套圈; 预测模型;

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