基于BP神经网络的挤出温升预测
기우BP신경망락적제출온승예측
Prediction of Extrusion Temperature Rise based on BP Neural Network
  • 万方数据
    塑料 소료
    PLASTICS
    2014年 6期 105-108 ,共4页

    孙会波%闫宝瑞%信春玲%何亚东

    손회파%염보서%신춘령%하아동

    温升%黏性耗散%BP神经网络%挤出工艺%预测 溫升%黏性耗散%BP神經網絡%擠齣工藝%預測
    온승%점성모산%BP신경망락%제출공예%예측
    temperature rise%viscous dissipation%BP network model%extrusion process%forecast
    在挤出工艺中,离开机头的物料温度通常比该段机筒设定温度要高,这样的温升往往会影响制品质量和挤出性能.针对挤出温升的非线性与复杂性,文章基于Matlab软件建立了以双螺杆转速、喂料量、物料流变特性为输入,以该工艺条件下的近机头端物料实际温度与该段机筒设定温度间的温升差值为输出的BP网络模型.结果表明:训练好的BP神经网络可以很好地预测不同的配方在不同工艺条件下的温升状况,为确定合理的挤出工艺设定温度提供了理论指导.
    재제출공예중,리개궤두적물료온도통상비해단궤통설정온도요고,저양적온승왕왕회영향제품질량화제출성능.침대제출온승적비선성여복잡성,문장기우Matlab연건건립료이쌍라간전속、위료량、물료류변특성위수입,이해공예조건하적근궤두단물료실제온도여해단궤통설정온도간적온승차치위수출적BP망락모형.결과표명:훈련호적BP신경망락가이흔호지예측불동적배방재불동공예조건하적온승상황,위학정합리적제출공예설정온도제공료이론지도.
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