基于神經(jīng)網(wǎng)絡的油管接箍內(nèi)壁圓度誤差評定與預測研究.pdf

1、油管接箍是重要的石油用鋼，主要作用是連接油管，由于油管中石油一般采用高壓傳輸，為了保證石油不泄漏，對油管接箍內(nèi)壁圓度有很高的要求。目前國內(nèi)使用高精度、高強度的油管接箍大多是從國外進口，國產(chǎn)率不高，而且目前能生產(chǎn)此種接箍的少數(shù)幾個國內(nèi)廠家，存在著生產(chǎn)的油管接箍內(nèi)壁圓度超差嚴重，產(chǎn)品合格率低的問題，嚴重影響效率，造成人力物力的巨大浪費。本文開展提高管接箍內(nèi)壁加工質量的技術研究，應用神經(jīng)網(wǎng)絡建立圓度誤差預測模型，為加工參數(shù)的選擇和優(yōu)化，提高產(chǎn)

2、品合格率提供依據(jù)。本文主要進行以下幾個方面的研究：
　　1、通過分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢、易于陷入局部極小點以及隱層節(jié)點數(shù)的確定大多憑經(jīng)驗等缺陷，采用自適應學習速率提高網(wǎng)絡的收斂速度；應用具有全局搜索能力遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡的初始權值閾值解決網(wǎng)絡容易陷入局部極小點的問題；把灰色關聯(lián)分析引入到網(wǎng)絡隱層節(jié)點數(shù)的確定中，為隱層節(jié)點數(shù)的確定提供可靠的根據(jù)。
　　2、根據(jù)線性神經(jīng)網(wǎng)絡 LMS學習算法與最小二乘圓

3、算法的相似性，把線性神經(jīng)網(wǎng)絡應用于油管接箍內(nèi)壁圓度誤差的評定中，通過與其他圓度誤差評定算法和測量方法的比較，表明線性神經(jīng)網(wǎng)絡能準確評定油管接箍內(nèi)壁圓度誤差，為圓度誤差智能化評定提供一個新思路。
　　3、為了得到加工參數(shù)與加工后接箍內(nèi)壁圓度誤差關系的數(shù)據(jù)，設計油管接箍內(nèi)壁正交加工和圓度誤差檢測實驗，并結合現(xiàn)有圓度儀的測量條件，應用線性神經(jīng)網(wǎng)絡處理接箍內(nèi)壁圓度誤差，取得了很好的效果。
　　4、應用改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立油管接箍