摘要：基于人工神经网络所体现出的良好的非线性逼近特性,运用遗传算法优化BP网络的权值和阈值,避免BP网络陷入局部极小点,同时通过灰色关联分析优化网络的结构,使网络具有更好的泛化性和收敛速度。运用改进的BP网络发掘油管接箍加工中各个加工参数对最终加工圆度误差的潜在关系,从而实现对油管接箍加工圆度误差的预测。结果表明改进型BP神经网络具有较快的收敛速度和较好的泛化性能够准确预测油管接箍加工圆度误差。

摘要：通过分析油管接箍内壁车削加工中的残余夹紧变形,利用功的互等定理研究弹复效应对残余夹紧变形的影响,建立了夹紧力与接箍内壁圆度误差之间的关系,并针对影响油管接箍内壁圆度的各因素设计正交试验。通过正交试验对切削参数进行分析研究,从而了解了切削参数对油管接箍圆度误差的影响规律,验证了残余变形理论的正确性,并获得了最优切削方案,保证了油管接箍的加工质量。