基于神经网络的电梯导轨多步校直弯曲形式预测

Prediction of the bending formation based on the neural network in multi-step straightening process for the elevator guide rail

根据压力校直原理分析了电梯导轨校直过程中影响校正挠度的主要因素,以此作为神经网络输入数据。利用正交化方法设计得到的实验组进行有限元仿真,所得到的结果对神经网络进行训练,经检验神经网络可以达到很高的计算精度。以T127-B导轨为例,进行了五步校直,同时以训练后的神经网络对每步校直弯曲进行了预测,经验证神经网络预测结果达到导轨校直要求,此方法为电梯导轨校直专家系统提供了参考。