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基于神经网络粉末冶金摆线转子成形模具磨损分析与优化
文献摘要：
在粉末压制成形过程中,模具磨损分析对保证产品质量与精度有着不可忽视的作用.以铁基材料摆线转子为例,基于Archard磨损模型和BP神经网络,结合有限元模拟,研究了成形过程中工艺参数对磨损量的影响规律.首先采用粉末压制试验获得铁基材料的弹性模量、泊松比与密度之间的映射关系;选择摩擦系数、初始硬度、下压速度、压制方式作为工艺参数,构建3因素4水平以及1因素2水平的正交试验.其次基于Deform-3D有限元软件实现压制过程的数值模拟,将4种不同工艺参数作为输入,模具的磨损量作为输出,构建4×13×1的3层BP神经网络模型.最终结合遗传算法在各参数取值范围中完成迭代优化获取最佳工艺参数组合.结论表明,神经网络的预测值与实际值相对误差RE的平均值仅为4.45％,最佳工艺参数组合为:摩擦系数0.125、初始硬度63 HRC、下压速度1.558 mm/s、压制方式为双向压制,获得最小磨损量为1.5521×10-5mm,提升了模具的使用寿命.
文献关键词：
铁基材料;正交试验;神经网络;磨损;数值模拟
中图分类号：
作者姓名：
王兴;林育阳;贺利乐;贠军辉;吕哲
作者机构：
西安建筑科技大学机电工程学院,陕西 西安710055;陕西省机械研究院,陕西 咸阳712000;西安西电开关电气有限公司,陕西 西安710077
文献出处：
引用格式：
[1]王兴;林育阳;贺利乐;贠军辉;吕哲-.基于神经网络粉末冶金摆线转子成形模具磨损分析与优化)[J].热加工工艺,2022(16):44-48
A类：
B类：
粉末冶金,摆线,转子,成形模,模具磨损,磨损分析,粉末压制,成形过程,铁基材料,Archard,磨损模型,有限元模拟,磨损量,弹性模量,泊松比,映射关系,摩擦系数,下压,压制方式,Deform,软件实现,不同工艺,参数取值,取值范围,迭代优化,最佳工艺参数,数组,RE,HRC,小磨,5mm
AB值：
0.326763
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