本發(fā)明屬于銅材內(nèi)螺紋質(zhì)量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，主要涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的銅管內(nèi)螺紋成形質(zhì)量預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

根據(jù)國(guó)家可持續(xù)發(fā)展要求和十二五規(guī)劃綱要，空調(diào)制造業(yè)正向著節(jié)能、環(huán)保、健康的方向發(fā)展。二號(hào)磷脫氧銅(TP2)因其具有良好的導(dǎo)熱性、耐腐蝕性和優(yōu)良的加工性能而被廣泛用于熱交換器、燃油系統(tǒng)、空氣限制器和泵管道及其他深沖和焊接制件中，尤其是在空調(diào)行業(yè)更是備受青睞。

TP2內(nèi)螺紋銅管具有良好的導(dǎo)熱性、抗磁性、耐腐蝕性和優(yōu)良的加工性能，廣泛應(yīng)用于空調(diào)和制冷用蒸發(fā)器和熱交換器管，冰箱用制冷管、冷凝管等。與傳統(tǒng)的光管相比，內(nèi)螺紋管可增加熱交換面積2～3倍，加之因螺旋狀內(nèi)螺紋而形成的湍流作用，可提高熱交換率20％～30％，節(jié)能15％。但是由于內(nèi)螺紋銅管的加工技術(shù)要求非常高，形成機(jī)理復(fù)雜，實(shí)際生成過(guò)程中主要依靠工人以往的生成經(jīng)驗(yàn)來(lái)摸索確定成形工藝參數(shù)，加上我國(guó)的加工設(shè)備自動(dòng)化程度相對(duì)較低，過(guò)分依賴(lài)操作人員的素質(zhì)，導(dǎo)致TP2內(nèi)螺紋銅管在內(nèi)螺紋成形階段經(jīng)常出現(xiàn)如折疊、齒形充不滿(mǎn)、外表面鋸齒傷等缺陷，品質(zhì)無(wú)法得到完全保證。目前，TP2內(nèi)螺紋銅管主要通過(guò)鋼球行星旋壓來(lái)形成銅管內(nèi)部的螺紋。由于內(nèi)螺紋銅管成形過(guò)程中具有電機(jī)高速旋壓、擠壓和旋壓相結(jié)合的特點(diǎn)，其成形機(jī)理十分復(fù)雜，因此利用遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度值，建立基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，對(duì)內(nèi)螺紋成形質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要的意義。

國(guó)內(nèi)外的眾多專(zhuān)家學(xué)者對(duì)旋壓成形工藝做了深入研究，但由于內(nèi)螺紋成形工藝的復(fù)雜性，初期的研究成果基本來(lái)源于基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，沒(méi)有形成完整的理論。90年代后，研究的重點(diǎn)逐漸向著形成機(jī)理方向發(fā)展。Rotarescu分析了接觸區(qū)受力情況，咬入角大小、以及鋼球的大小和個(gè)數(shù)對(duì)內(nèi)螺紋成形質(zhì)量的影響，并形成了一定的理論。李茂盛等提出了利用平面應(yīng)變狀態(tài)下圓弧形沖頭壓入半無(wú)限體時(shí)平均接觸壓力來(lái)間接推算出加工過(guò)程中成形區(qū)平均接觸壓力的方法，討論了鋼球壓入半無(wú)限體的平均接觸壓力與鋼珠旋壓時(shí)接觸壓力以及平面應(yīng)變狀態(tài)下圓弧形沖頭壓入半無(wú)限體時(shí)平均接觸壓力之間的關(guān)系。王淼等通過(guò)有限元數(shù)值模擬的方法研究了在不同凹模轉(zhuǎn)速下軸向進(jìn)給比的變化規(guī)律及工件的成形規(guī)律，對(duì)模擬結(jié)果中應(yīng)力應(yīng)變的分布進(jìn)行了分析，并給出了薄壁滾珠旋壓時(shí)進(jìn)給比的選取范圍。上述研究大多從光管滾珠旋壓的受力和工藝參數(shù)角度來(lái)分析滾珠旋壓工藝對(duì)成形管件質(zhì)量的影響，很少涉及到成形機(jī)理和受力情況更復(fù)雜的內(nèi)螺紋成形研究。江樹(shù)勇等分析了薄壁筒縱向內(nèi)筋的成形過(guò)程，揭示了旋壓件內(nèi)筋的成形機(jī)理，但縱向內(nèi)筋成形完后脫模相對(duì)簡(jiǎn)單。張光亮等分析了TP2內(nèi)螺紋成形工藝過(guò)程中折疊缺陷產(chǎn)生的原因，得出管坯與螺紋芯頭之間存在間隙是導(dǎo)致折疊形成的原因，但是未將該因素與具體的成形工藝參數(shù)聯(lián)系起來(lái)，分析不夠深入。

內(nèi)螺紋成形工序中，旋壓起槽階段是影響內(nèi)螺紋銅管成形質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。內(nèi)螺紋滾珠旋壓工藝除了具有局部成形的旋壓特點(diǎn)以外，同時(shí)還具備了軋制和擠壓等諸多特點(diǎn)，金屬向齒槽內(nèi)填充是一個(gè)成形機(jī)理復(fù)雜、變形受模具、潤(rùn)滑條件等眾多因素影響、易在銅管內(nèi)表面出現(xiàn)多種缺陷的力學(xué)過(guò)程，它所包含的幾何條件、邊界條件、接觸條件均是非線(xiàn)性的，屬于非線(xiàn)性問(wèn)題范疇。

有限元模擬對(duì)于解決非線(xiàn)性問(wèn)題是一種強(qiáng)有力的設(shè)計(jì)、分析和優(yōu)化工具，可用于分析和預(yù)測(cè)成形期間零件形狀的變化、坯料的變形規(guī)律、工藝參數(shù)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和尺寸精度的影響規(guī)律以及缺陷形成區(qū)域等問(wèn)題。但在實(shí)際生產(chǎn)中，工藝參數(shù)、潤(rùn)滑條件、管坯的力學(xué)性能等都在時(shí)刻變化，加上模擬過(guò)程中受幾何模型、邊界條件等簡(jiǎn)化的影響，有限元模擬的結(jié)果往往達(dá)不到實(shí)際生產(chǎn)的工藝參數(shù)要求，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)從離散的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，可將內(nèi)螺紋成形質(zhì)量的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化為求解網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值問(wèn)題的信息系統(tǒng)，它可通過(guò)神經(jīng)元之間的相互連接和數(shù)學(xué)計(jì)算，建立起反應(yīng)內(nèi)螺紋成形過(guò)程中成形工藝參數(shù)與內(nèi)螺紋成形質(zhì)量之間內(nèi)在規(guī)律的系統(tǒng)模型。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服背景技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的銅管內(nèi)螺紋成形質(zhì)量預(yù)測(cè)方法。主要建立了反映內(nèi)螺紋成形過(guò)程中各主要工藝參數(shù)與成形質(zhì)量?jī)?nèi)在規(guī)律的系統(tǒng)模型，從而為內(nèi)螺紋成形質(zhì)量和缺陷的預(yù)測(cè)提供有效途徑。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的銅管內(nèi)螺紋成形質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

S1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的確定：確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，采用實(shí)數(shù)編碼，將各層權(quán)值和閾值作為基因進(jìn)行初始值編碼，編碼后每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一條染色體；

S2.對(duì)訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本的歸一化處理，使用修正的線(xiàn)性函數(shù)Mapminmax將數(shù)據(jù)都映射到[0.1,0.9]范圍內(nèi)；

樣本歸一化處理計(jì)算方法如下：

$x_i=\frac{0.8(x-x_{\min })}{x_{\max }-x_{\min }}+0.1$

其中，x為待歸一化的數(shù)據(jù)；x_max，x_min分別為一列中的最大值和最小值，x_i歸一化后的數(shù)據(jù)。

S3.采用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行選擇操作，確定種群規(guī)模N，隨機(jī)生成N條染色體，確定控制參數(shù)：控件參數(shù)包括交叉概率、變異概率和終止條件，確定適應(yīng)性函數(shù)，適應(yīng)性函數(shù)用來(lái)評(píng)判個(gè)體對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性，根據(jù)適應(yīng)性函數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到誤差作為初始適應(yīng)度值，并選擇適應(yīng)度高的個(gè)體；

S4.將選擇的兩個(gè)適應(yīng)度高的個(gè)體作為母體，依據(jù)步驟S3中設(shè)置的交叉概率，運(yùn)用交叉算子進(jìn)行交叉操作，依據(jù)步驟S3中設(shè)置的變異概率進(jìn)行變異操作；

S5.根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算適應(yīng)度值；

S6.檢驗(yàn)是否滿(mǎn)足終止條件，若滿(mǎn)足，選擇最優(yōu)權(quán)值閾值，計(jì)算誤差更新權(quán)值閾值；

S7.根據(jù)步驟S6計(jì)算的誤差，滿(mǎn)足設(shè)定精度條件的終止循環(huán)，預(yù)測(cè)得到銅管內(nèi)螺紋的成形結(jié)果，若未滿(mǎn)足設(shè)定精度條件則回轉(zhuǎn)步驟S6。

本發(fā)明提供的工藝方法中，步驟S1中所述的隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)2n+1(n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù))確定。

本發(fā)明提供的工藝方法中，步驟S1中所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)研究設(shè)定的自變量數(shù)確定，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)研究設(shè)定的因變量數(shù)確定。

本發(fā)明提供的工藝方法中，步驟S1中所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3-7-1型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明提供的工藝方法中，所述設(shè)定的自變量為電機(jī)轉(zhuǎn)速、拉拔速度和旋壓位置3個(gè)自變量。

本發(fā)明提供的工藝方法中，所述設(shè)定的因變量為內(nèi)螺紋齒高1個(gè)因變量。

本發(fā)明提供的工藝方法中，所述步驟S7中精度條件為誤差小于0.00001。

附圖說(shuō)明

圖1為銅材成形數(shù)據(jù)作為樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試后得到的均方差。

圖2為本發(fā)明方法預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，技術(shù)工藝步驟，具體實(shí)施條件，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有付出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

實(shí)施例1

(1)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的三個(gè)自變量為電機(jī)轉(zhuǎn)速、拉拔速度和旋壓位置以及一個(gè)因變量?jī)?nèi)螺紋齒高，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為3個(gè)，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為1個(gè)。

(2)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)則根據(jù)Hecht-Nielsen提出的經(jīng)驗(yàn)公式2n+1(n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù))，分別選擇5、7和9，訓(xùn)練目標(biāo)0.00001，學(xué)習(xí)率0.1。

(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用3-7-1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

(4)對(duì)訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本的歸一化處理使輸入輸出的數(shù)據(jù)映射在[0.1,0.9]內(nèi)。

訓(xùn)練樣本歸一化處理計(jì)算方法如下：

$x_i=\frac{0.8(x-x_{\min })}{x_{\max }-x_{\min }}+0.1$

其中，x為待歸一化的數(shù)據(jù)；x_max，x_min分別為一列中的最大值和最小值，x_i歸一化后的數(shù)據(jù)。

(5)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所用初始值則是通過(guò)遺傳算法選擇、交叉和變異優(yōu)化后得到的相關(guān)數(shù)值，其中種群規(guī)模為10，進(jìn)化次數(shù)為50次，交叉概率為5，變異概率為0.2，

(6)利用正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)獲得的成形數(shù)據(jù)作為樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

結(jié)果顯示訓(xùn)練樣本在經(jīng)歷13個(gè)循環(huán)后得到較小的均方差，采用本方法預(yù)測(cè)得到的銅材內(nèi)螺紋對(duì)應(yīng)齒高和實(shí)際測(cè)試得到的內(nèi)螺紋對(duì)應(yīng)齒高最小相對(duì)誤差為0.08％，最大相對(duì)誤差為0.77％，平均相對(duì)誤差為0.418％，本方法預(yù)測(cè)的齒輪成型質(zhì)量具備較高的精確度。

各位技術(shù)人員須知：雖然本發(fā)明已按照上述具體實(shí)施方式做了描述，但是本發(fā)明的發(fā)明思想并不僅限于此發(fā)明，任何運(yùn)用本發(fā)明思想的改裝，都將納入本專(zhuān)利專(zhuān)利權(quán)保護(hù)范圍內(nèi)。