文献类型：期刊文章

作　　者：王勇[1] 项贺[1] 王艳阳[1] 张祖芳[1,2] 金平[3] 周庆成[3]

WANG Yong;XIANG He;WANG Yan-yang;ZHANG Zu-fang;JIN Ping;ZHOU Qing-cheng(School of Mechanical Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;High-tech Research Institute of Hefei University of Technology(Maanshan),Maanshan 243000,China;Anhui Lecn Equipment Co.,Ltd.,Chizhou 247100,China)

机构地区：[1]合肥工业大学机械工程学院,安徽合肥230009 [2]合肥工业大学(马鞍山)高新技术研究院,安徽马鞍山243000 [3]安徽力成智能装备股份有限公司,安徽池州247100

出　　处：《塑性工程学报》

基　　金：安徽省重大科技专项(16030901018)。

年　　份：2021

卷　　号：28

期　　号：5

起止页码：202-210

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为改善花键套冷挤压过程中成形力过大等问题,在冷挤压过程中引入辅助振动,通过仿真实验分析了轴向振动冷挤压的成形结果,并对比了有无振动辅助情况下的微观组织。结果表明,辅助振动冷挤压成形可细化晶粒;为揭示花键套性能与工艺参数间的规律,以振动频率、振动速度幅值和挤压速度作为输入,齿根、齿顶和节圆部位平均晶粒尺寸作为输出,以不同取值下的工艺参数得到的仿真实验数据为基础,利用模糊神经网络建立花键套冷挤压过程中微观组织演化的预测模型,从而建立成形工艺参数与花键套微观组织特征的映射关系。测试集验证结果表明:模型可实现一定范围内较高精度的预测,平均相对误差为6.79%,最大相对误差不超过12%。

关 键 词：花键套  轴向振动冷挤压  微观组织  模糊神经网络

分 类 号：TG376.3]