基于RBF神经网络的连杆衬套强力旋压轴线直线度预测

为了实现对连杆衬套强力旋压轴线直线度误差的预测,从而改善连杆衬套的性能,基于MATLAB平台,建立了减薄率、进给比、首轮压下比与轴线直线度误差之间的RBF神经网络模型。用仿真数据对其进行训练,然后预测内、外轴线的直线度误差。并将预测值与仿真值比较,得出RBF神经网络预测误差百分比,与实测值进行比较,验证RBF神经网络在实际生产中的预测性能。再与同样条件下所建立的BP神经网络预测误差百分比对比。发现RBF神经网络可以用来预测连杆衬套强力旋压轴线的直线度误差,并且比BP神经网络收敛速度及学习速率更高,训练过程更稳定,预测精度更高。