基于神经网络航空发动机曲轴加工工艺设计优化

以某发动机曲轴作为研究对象,通过DEFORM软件对曲轴预锻和终锻过程进行了金属流动和微观组织的耦合模拟,得出了不同工艺参数下曲轴锻造的模拟数值;采用Geomagic软件逆向工程技术,得到了最终处理完成后曲轴的实际尺寸,获得体积验证参数;最后,通过FORGE软件验证了其结果的正确性.建立了多输入、 多输出的BP网络拓扑结构,以预锻温度、终锻温度、 预锻阻尼墙高度、 终锻阻尼墙高度、 有无润滑、 预锻速度和终锻速度等作为神经网络模型的输入参数,以终锻填充率、 折叠量以及最大应力值性能指标作为神经网络模型的输出参数.通过神经网络预测值与正交试验下模拟值的对比,得出最优解下的工艺参数,发现训练后BP神经网络模型的相对误差较小,并具有很好的预测能力.