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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。运用MATLAB软件开展网络模型的训练，设定好各层间的函数、目标函数及训练参数等，通过数据号正向传播和误差逆向传递来不断修正参数，终实现断轴缺陷网络模型的优化后，将无锡一汽铸造有限公司作为应用研究对象，实地调研了车间中制芯、配芯、组芯、造型、熔炼浇注及毛坯铸铁型材的后处理等工序，挖掘了相关的生产质量数据，定性分析了“BP神经网络法”相比“传统实验试错法”在多工序、多影响因子的断轴研究中的优势，并定量验证了该网络模型在断轴缺陷预测中的准确度；并基于此模型研究了各项影响因子对砂芯质量影响的敏感强弱，铸铁型材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。
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