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作者：石大鹏;马震宇;何坤;胡庆宽;付建建;巴豪强;徐锋;
单位：河南航天精工制造有限公司;河南省紧固连接技术重点实验室;南京航空航天大学;
摘要：为快速预测GH4169螺栓圆角滚压强化后的性能，本文提出一种基于神经网络的螺栓圆角滚压性能预测方法。采用ABAQUS结合Fe-safe软件进行螺栓滚压性能仿真计算，并通过试验进行模型有效性验证。将50组试验数据和50组仿真数据作为数据集进行神经网络预测模型训练，获取预测精度高和泛化能力强的神经网络模型。预测模型的输入参数为滚压力、滚压转速和滚压时间，输出参数为螺栓圆角处的3个变形量、残余应力和疲劳寿命，神经网络结构为3-25-25-25-25-5。研究表明，预测模型具有很高的预测精度和很强的泛化能力，对5个输出参数预测的平均绝对百分比误差均小于3%,且对重要输出(变形量B、残余应力和疲劳寿命)预测的决定系数R~2均高于0.99。
关键词：GH4169螺栓;;圆角滚压;;仿真分析;;神经网络;;性能预测
