铸铁型材-回购率高

断轴是造成汽车发动机铸铁型材报废的重要原因，而人为、材料、设备及工艺等众多复杂因素都会影响砂芯质量进而导致断轴。当前汽车发动机铸铁型材断轴缺陷的研究主要采用“传统实验试错法”，耗时耗材、难以快速有效获得砂芯质量调控策略。为此，本文分析从砂芯制作到浇注全流程多工序相关参数与断轴的关系，确定造成断轴缺陷的主要因子；采用“BP神经网络法”建立一套汽车发动机铸铁型材断轴缺陷的诊断模型，并基于此模型研究各项影响因子对缺陷产生的敏感程度；结合实际过程相关参数的波动性获得过程控制策略，用以指导实际生产。首先，分析了汽车发动机铸铁型材的生产工艺质量状况，系统阐述了常见的缺陷问题，然后对断轴缺陷的研究现状进行了深入调研，并结合企业实际生产分析了砂芯制作与应用的全流程工序，确定了造成断轴缺陷的主要因子。同时结合企业ERP系统，对断轴缺陷的主要影响因子数据进行挖掘，并以典型铸铁型材为例详细阐述了数据挖掘过程。其次，利用BP神经网络的方法，基于网络的学习机理和实际研究的断轴缺陷问题，建立起输入层-单隐含层-输出层的三层网络模型，铸铁型材对缺陷因子数据进行预处理，随机地将其划分为训练样本集和测试样本集。