一种基于BP神经网络的振动时效工艺参数优化方法

摘要

一种基于BP神经网络的振动时效工艺参数优化方法，其特征在于：包括以下步骤：采用正交试验设计法制定振动时效实验方案，开展振动时效实验，获取实验数据；将所获得的数据样本集按照不同参数类别分别进行量纲一化处理，并按照一定的比例将该数据集分为训练样本与测试样本两部分；采用量纲一化后的数据对BP神经网络进行训练和测试；根据测试和实验得到的残余应力值的误差分别对网络各层权值和阈值进行修正，直到预测值与实际值的相对误差均值小于设定值为止，得到最优的工艺参数组合，最终形成基于BP神经网络的振动时效工艺参数优化方法。本发明具有简化振动时效工艺参数调整过程和得到最优的工艺参数的优点。