保持架超塑性挤压工艺参数的BP神经网络优化

被引：1

作者：

郭俊卿

陈拂晓

杨永顺

机构：

[1] 河南科技大学材料科学与工程学院

来源：

轴承 | 2008年 / 08期

关键词：

滚动轴承; 实体保持架; 铅黄铜; 超塑性挤压; BP神经网络;

D O I：

10.19533/j.issn1000-3762.2008.08.008

中图分类号：

TG379 [有色金属及合金挤压];

学科分类号：

080201 ; 080503 ;

摘要：

建立了铅黄铜超塑性拉伸温度、初始应变速率与延伸率、流变应力之间的BP神经网络预测模型,分析了变形条件与超塑性能之间的关系,根据得到的铅黄铜最佳超塑条件进行了轴承保持架超塑挤压试验。结果表明利用BP网络对轴承保持架超塑挤压工艺参数进行优化是切实可行的,所预测的铅黄铜最佳超塑变形条件能够满足成形工艺的实际需要。

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页数：4

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[9]

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[10]

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