【摘 要】
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为实现预测电子束成型过程中的熔宽和余高,采用python软件建立BP神经网络预测模型,该模型以送丝速度、成型速度和束流三个特征参数作为输入层,以成型单道的熔宽和余高作为输出层,中间层采用不同的神经元数量对模型预测精度进行训练,分析了神经元数量对模型预测精度的影响。训练结果表明,BP神经网络中间层神经元数量为9时,其预测精度可达到93%,成型单道熔宽、余高预测值和实际值之间的相对误差最大值分别为9.
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,中国航空制造技术研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(编号:2017YFB1103100)。
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为实现预测电子束成型过程中的熔宽和余高,采用python软件建立BP神经网络预测模型,该模型以送丝速度、成型速度和束流三个特征参数作为输入层,以成型单道的熔宽和余高作为输出层,中间层采用不同的神经元数量对模型预测精度进行训练,分析了神经元数量对模型预测精度的影响。训练结果表明,BP神经网络中间层神经元数量为9时,其预测精度可达到93%,成型单道熔宽、余高预测值和实际值之间的相对误差最大值分别为9.749%和9.097%,正向预测模型准确可靠。但以熔宽和余高作为输入值,送丝速度、成型速度和束流为输出值
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