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大型管件JCOE成形智能化控制系统可根据板材性能差异自动预测最佳成形工艺参数,为此采用神经网络技术,利用LM(Levenberg-Marquarat)算法,设计了材料性能参数识别神经网络模型,用于实时识别板坯的材料性能参数。通过10种不同的材料,采用正交实验设计网络模型训练方案,经10组样本数据检验,收敛精度小于1‰,检验误差小于3%,能够满足工程应用的需要。 相似文献
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大型管件扩径矫圆弹复分析 总被引:5,自引:0,他引:5
扩径矫圆工艺是大型直缝焊管生产过程中的重要工序之一,研究管件扩径矫圆弹复规律是合理确定扩径矫圆工艺参数的理论基础.将扩径矫圆过程按时序分为整圆、扩径、弹复三个阶段,根据其工艺特点认为整圆阶段为弹性纯弯曲过程,扩径阶段根据管壁所处的弹塑性应变状态又分为完全弹性变形、部分塑性变形和完全塑性变形三种情况,其分界点为弹性临界扩径率λ1和塑性临界扩径率λ2,借助扩径矫圆几何约束方程和弹复方程给出了不同扩径情况下弹复后管坯壁厚中心线任意一点曲率半径的表达式.通过扩径矫圆的物理模拟试验和大型直缝焊管的扩径矫圆试验,验证了理论解析结果的正确性,并从理论上揭示扩径矫圆的工艺原理和主要影响因素对弹复后形状参数的影响规律,具有重要的实际应用价值. 相似文献
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