加急见刊

基于BP网络模型的电机壳加工工艺参数优化

杨树财; 王贤良; 杨松涛 哈尔滨理工大学机械动力工程学院; 哈尔滨150080

摘要：本文基于BP神经网络优良的逼近拟合特性,将BP神经网络算法引进电机壳体加工工艺过程中,使用BP神经网络模型预测电机壳体拉伸成形质量,结合电机壳体拉伸成形实验以验证BP神经网络模拟的准确性,并结合实验结果优选出电机壳体拉伸成形的最佳工艺参数,并得到最优的毛坯形状尺寸,实验结果表明电机壳体拉深成形效果良好,进一步验证了参数优化结果的可靠性。

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