一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法及电子设备、可读存储介质

本发明公开一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法，采用神经网络模型获取车桥主体与轴套的焊前预装配角，抵消焊接形变导致的同轴度偏差，直接制成高同轴度专用车车桥，包括获取试验数据训练集和模拟数据训练集为混合训练样本，建立初始神经网络模型，训练神经网络模型，获取预装配角，指导实际生产，获得高同轴度的车桥等步骤。本发明利用加工过程必然存在的焊接形变，通过采用神经网络训练的方法，以混合数据为训练样本，实现预装配角预测，进而调整焊前姿态，直接得到误差仅15~30丝的高同轴度车桥，降低了获取训练样本的难度和成本，且可实现预装配角的精准预测，弱化焊接形变量的测量，更利于准确指导生产获取高同轴度车桥。