超声滚挤压表面硬度预测模型研究

王晓强; 阮孝林; 崔凤奎; 刘飞

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超声滚挤压表面硬度预测模型研究

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表面硬度是评价表面加工质量的一项重要指标,超声滚挤压强化加工技术对于表面强化具有十分显著的作用。以42CrMo轴承钢为对象,对超声滚挤压正交实验结果进行了极差分析,得到了工艺参数对表面硬度的作用显著性大小,运用k折交叉验证法,充分考虑模型的拟合能力和预测能力,分段对比分析了BP神经网络模型和逐步回归模型的可靠度和精确性。结果表明,逐步回归模型的验证误差分布范围和平均误差更小,具有更高的预测精度;最终所建的表面硬度预测模型整体及系数显著性强,能够应用于超声滚挤压加工表面质量的优化提高研究中。

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来源
《机械强度》 |2020年第4期|811-816|共6页
作者
王晓强; 阮孝林; 崔凤奎; 刘飞;
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作者单位

河南科技大学机电工程学院;

洛阳471003;

河南省机械装备先进制造协同创新中心;

洛阳471003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械制造工艺;
关键词
超声滚挤压; BP神经网络; 逐步回归; 预测模型; 表面硬度;

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