计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2013年
6期
1027-1029
,共3页
BP神经网络%薄板坯连铸连轧%组织性能预报
BP神經網絡%薄闆坯連鑄連軋%組織性能預報
BP신경망락%박판배련주련알%조직성능예보
BP neural network%thin slab casting and rolling%structure and property prediction
对某钢厂SPHC钢卷的碳、硅、锰、磷、硫的质量分数进行整理,获取力学性能参考数据(屈服强度,抗拉强度,延伸率),利用BP神经网络建立起其间的关系网络模型进行组织性能预报.研究表明:BP神经网络薄板坯连铸连轧性能预测模型具有很高的预测精度,可很好地描述多个元素含量变化下的薄板坯连铸连轧的复杂的非线性力学性能,解决了回归分析只能针对单个力学性能进行建模的问题.
對某鋼廠SPHC鋼捲的碳、硅、錳、燐、硫的質量分數進行整理,穫取力學性能參攷數據(屈服彊度,抗拉彊度,延伸率),利用BP神經網絡建立起其間的關繫網絡模型進行組織性能預報.研究錶明:BP神經網絡薄闆坯連鑄連軋性能預測模型具有很高的預測精度,可很好地描述多箇元素含量變化下的薄闆坯連鑄連軋的複雜的非線性力學性能,解決瞭迴歸分析隻能針對單箇力學性能進行建模的問題.
대모강엄SPHC강권적탄、규、맹、린、류적질량분수진행정리,획취역학성능삼고수거(굴복강도,항랍강도,연신솔),이용BP신경망락건립기기간적관계망락모형진행조직성능예보.연구표명:BP신경망락박판배련주련알성능예측모형구유흔고적예측정도,가흔호지묘술다개원소함량변화하적박판배련주련알적복잡적비선성역학성능,해결료회귀분석지능침대단개역학성능진행건모적문제.
