【摘 要】
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以浇注温度、旋转速度、离心旋转半径和离心力保持时间为输入层参数,以铸造缺陷等级和抗拉强度为输出层参数,采用4×24×8×2四层拓扑结构构建了机械筒形件离心铸造工艺神经网络优化模型.结果 表明:模型经过8886次迭代运算后收敛,训练性能曲线平滑,模型输出的铸造缺陷等级相对预测误差为3.3％～6.7％,平均相对预测误差4.8％;模型输出的抗拉强度相对预测误差为3.0％～5.1％,平均相对预测误差4.3％,具有较强的预测能力、较高的预测精度和较好的实用性.与企业现用工艺相比,采用优化工艺离心铸造的筒形件铸造缺陷
【机 构】
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江苏建筑职业技术学院,江苏徐州221000;淮北师范大学管理学院,安徽淮北235000;中国矿业大学材料与物理学院,江苏徐州221116
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以浇注温度、旋转速度、离心旋转半径和离心力保持时间为输入层参数,以铸造缺陷等级和抗拉强度为输出层参数,采用4×24×8×2四层拓扑结构构建了机械筒形件离心铸造工艺神经网络优化模型.结果 表明:模型经过8886次迭代运算后收敛,训练性能曲线平滑,模型输出的铸造缺陷等级相对预测误差为3.3％～6.7％,平均相对预测误差4.8％;模型输出的抗拉强度相对预测误差为3.0％～5.1％,平均相对预测误差4.3％,具有较强的预测能力、较高的预测精度和较好的实用性.与企业现用工艺相比,采用优化工艺离心铸造的筒形件铸造缺陷从2级变为1级,抗拉强度提高18MPa.
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