典型文献
薄壁细长轴自适应校直技术
文献摘要：
为提高现有直线度校直设备的检测精度,提高校直参数计算的准确性,通过对现有轴类零件校直方法的优、缺点进行分析,针对常见细长轴零件的直线度校直加工,设计出校直加工精度为0.1 mm·m-1的薄壁细长轴零件自适应校直设备总体结构.校直过程基于机器学习的BP神经网络算法和数据库积累,基于三点弯曲校直的基本原理,此设备确定了一个适用于此校直工艺的BP神经网络结构,其结构为:输入层为7个节点、输出层为1个节点、单隐含层为6个节点.通过对该神经网络结构的精度验证可得:当数据库包含800组实验数据时,经过1次校直加工,即可满足精度要求,此设备可大幅地减少校直加工次数.
文献关键词：
轴类零件;自适应校直技术;BP神经网络算法;三点弯曲校直;智能化校直
中图分类号：
作者姓名：
韩宾;王肖笛;滕朝斌;李颖慧;王聚存;张琦
作者机构：
西安交通大学 机械工程学院,陕西 西安710049;中国航发南方工业有限公司,湖南 株洲412002
文献出处：
引用格式：
[1]韩宾;王肖笛;滕朝斌;李颖慧;王聚存;张琦-.薄壁细长轴自适应校直技术)[J].锻压技术,2022(02):100-105
A类：
自适应校直技术,三点弯曲校直,智能化校直
B类：
薄壁细长轴,直线度,检测精度,参数计算,轴类零件,轴零件,出校,加工精度,总体结构,基于机器学习,神经网络算法,神经网络结构,输入层,出层,隐含层,精度验证,精度要求,少校
AB值：
0.189006
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