重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ122101)
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 相关作者：潘玲胡韶华谢志江柏占伟李明更多>>
- 相关机构：重庆大学重庆工业职业技术学院重庆工程职业技术学院更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：金属学及工艺机械工程更多>>
- 数控机床多源能耗模型及其应用被引量：7
- 2012年
- 数控机床能耗部件数量多,能耗类型涵盖机电液领域,因此对其建立能耗模型比较困难。针对数控机床难以建模的问题,建立了一个数控机床能耗集成模型。该模型先将其能耗分为负载无关和负载相关两个能耗部分。其中负载无关的部分能耗采用开关函数和常量函数描述,负载相关的能耗部分用功率平衡方程描述。该模型既包含了机床状态又包含了机床实时负载,将定性的能耗描述转化为能耗的定量计算,为预测和实时监测机床能耗提供了依据。最后用该模型对一台数控车床的能耗状况进行了预测实验,结果表明该模型是有效的。
- 柏占伟谢志江胡韶华
- 关键词：数控机床能耗节能减排
- 基于神经网络的钒钛改性镁合金汽车轮圈锻造工艺优化被引量：4
- 2018年
- 以钒钛改性镁合金成分、模具预热温度、始锻温度、终锻温度、锻造比为输入层参数,以拉伸性能为输出层参数,采用5×35×7×1四层拓扑结构构建出钒钛改性镁合金汽车轮圈锻造工艺优化的神经网络模型。结果表明,神经网络模型相对预测误差在2.6%~4.2%,平均预测相对误差为3.3%。与生产线传统工艺相比,采用神经网络模型优化工艺成形的汽车轮圈抗拉强度增大了53%。
- 潘玲李明
- 关键词：锻造工艺神经网络
- 基于BP神经网络的汽车轻合金零部件热处理工艺优化被引量：1
- 2017年
- 采用5×30×6×2四层拓扑结构,以汽车轻合金零部件、固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间作为输入层参数,以拉伸性能和冲击性能作为输出层参数,构建了汽车常用轻合金零部件热处理工艺神经网络优化模型,并对该模型进行了训练、验证及产线应用。结果表明:该神经网络优化模型具有较好的预测能力和精准的预测精度,输出的拉伸性能和冲击性能平均相对预测误差分别为3.1%和3.2%。热处理工艺神经网络优化,可以明显提高汽车轻合金零部件的拉伸和冲击性能。
- 潘玲张强
- 关键词：神经网络
