摘要:
根据冷挤压内螺纹成形中径、螺距、牙型半角和牙高率等来综合评定内螺纹的成形质量等级,并基于BP神经网络对其进行预测。在BP神经网络预测模型数据前处理过程中,采用主成分分析方法以提取影响内螺纹冷挤压成形质量的主要因素,消除各影响因素之间的线性相关性。试验结果表明,与传统的BP神经网络相比,采用该方法的BP神经网络模型,简化了网络结构,提高了收敛速度及预测精度,能准确实现内螺纹成形质量等级的预测,从而为内螺纹质量的检测提供了一条新途径。
中图分类号:
张敏, 黎向锋, 左敦稳, 缪宏.
基于主成分分析的BP神经网络内螺纹冷挤压成形质量预测
[J]. 中国机械工程, 2012, 23(1): 51-54.
ZHANG Min, LI Xiang-Feng, ZUO Dui-Wen, JIU Hong.
Forming Quality Forecast for Internal Threads Formed by Cold Extrusion Based on Principal Component Analysis and Neural Networks
[J]. China Mechanical Engineering, 2012, 23(1): 51-54.