[发明专利]一种应用人工神经元网络的模锻工艺智能决策方法

权利要求书

1.一种应用人工神经元网络的模锻工艺智能决策方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：根据实际生产中的模锻工艺，结合现场设备、采集的数据选择模锻件的重要锻件信息作为智能决策用的输入，选择重要的模锻件工艺和坯料参数作为智能决策用输出；

步骤二：同时，将不同种类及规格模锻件的工艺和坯料参数进行正交实验设计，确定不同种类及规格模锻件对应的最佳工艺和坯料参数，并形成样本数据；

步骤三：建立人工神经网络模锻工艺智能决策模型，其中确定了隐含层数、隐含层节点数及决策算法，利用步骤二所述样本数据确定智能决策模型的训练数据并进行决策模型训练；

步骤四：利用步骤三中选择剩余的样本作为测试数据对智能决策模型进行测试，通过模型计算结果与测试样本进行对比，证明了该模型决策结果的准确性；

步骤五：完成模锻工艺智能决策模型，并进行实际现场的应用；在模锻进行之前输入模锻件的锻件信息实现工艺的决策。

2.根据权利要求1所述的一种应用人工神经元网络的模锻工艺智能决策方法，其特征在于：所述步骤一中将锻件信息中的锻件材料、锻件种类、锻件直径、锻件长度作为智能决策输入，将工艺和坯料参数中的坯料直径、坯料长度、变形温度、加载速度作为智能决策的输出。

3.根据权利要求1所述的一种应用人工神经元网络的模锻工艺智能决策方法，其特征在于：所述步骤二中样本数据是通过对不同种类及规格模锻件工艺和坯料参数进行正交实验设计确定的每组中最佳样本数据。

4.根据权利要求1所述的一种应用人工神经元网络的模锻工艺智能决策方法，其特征在于：所述的步骤三中，采用单层隐含层数；采用黄金分割法确定隐含层节点数；应用LM-贝叶斯混合算法提高网络性能；并从步骤二确定的样本数据中随机选择多组样本进行智能决策模型的训练。