【摘 要】
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利用SXD100/S3-CNC数控强力旋压机,对不同工艺参数（减薄率、进给比、旋轮工作角）下的连杆衬套进行强力旋压,并测量其回弹量。基于正交试验数据,运用BP神经网络技术,以减薄率、
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利用SXD100/S3-CNC数控强力旋压机,对不同工艺参数（减薄率、进给比、旋轮工作角）下的连杆衬套进行强力旋压,并测量其回弹量。基于正交试验数据,运用BP神经网络技术,以减薄率、进给比、旋轮工作角作为输入层,回弹量作为输出层,建立连杆衬套强力旋压回弹量预测模型,并用试验数据对模型进行训练与预测。结果表明,模型具有较高的预测精度,能够准确预测不同强力旋压工艺参数下的连杆衬套回弹量。
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