采用BP神经网络和挤压形状因子预测挤压力与挤压出口温度

结合数值模拟和BP神经网络,研究了挤压形状因子对挤压过程中挤压力和挤压出口温度的影响规律。采用DEFORM-3D软件模拟了14组不同挤压形状因子的镁合金型材挤压变形过程,得到挤压力和挤压出口温度变化曲线。采用MATLAB软件建立了挤压力和挤压出口温度预测BP神经网络,选取5组数值模拟结果作为训练样本,以挤压形状因子和挤压行程为输入变量,挤压力和挤压出口温度为输出变量,对网络进行训练。采用训练后的网络对训练样本以外的4组挤压形状因子下的挤压力和挤压出口温度进行预测,结果表明预测得到的结果与数值模拟得到的结果相吻合,最大误差小于2%。

AZ31镁合金热挤压变形过程温度变化与控制

对AZ31镁合金热挤压变形过程中温度的演变与控制进行了有限元模拟与实验研究。研究结果表明,在常规等速热挤压过程中坯料温度不断上升,而采用增量式数字PID控制算法同有限元模拟相结合,通过控制挤压速度的方法可以对坯料在挤压过程中温度的变化加以控制。通过调节挤压速度可以使模拟挤压过程中出口温度的波动控制在±2℃范围内,为实际挤压生产过程中对温度的控制提供了有效的工艺参数。