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作 者：陳劍 夏巨諶 胡國安 徐光偉 李乾方
關 鍵 詞：氣門,電鐓,人工神經網絡
文獻摘要：由于氣門電熱鐓粗的工藝參數大多數是借助于經驗來選擇的，某些參數的選擇不合理或者參數之間配合不好，都會造成工藝不穩定，從而使生產的成品率下降。并且在成形過程中，電加熱和鐓粗同時進行，很難建立合理且實用的數學模型。本文利用神經網絡具有黑箱特性和非線形映射能力強的特點，提出了一種組合神經網絡結構(ANN)來逐步確定氣門電熱鐓粗的工藝參數。以實際生產中的數據作為ANN的學習訓練樣本，經過訓練的網絡不僅可以達到描述確定氣門電鐓成形控制參數的目的，而且還具有一定的預測功能，從而為氣門電鐓工藝提供了較合理的控制參數。