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基于BP神经网络的20CrMnTiH钢淬透性预报模型 被引量:1

BP neural network-based prediction model for quenching degree control of 20CrMnTiH
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摘要 建立一个三层BP神经网络模型,利用冶炼过程的化学成分预报20CrMnTiH钢的J9端淬值,实现±3HRC误差范围内96%的准确率,同时分析了误差存在的原因。 A three level BP neural network prediction model has been built and the J9 top quench value for 20CrMnTiH predicted by analysis of the chemical compositions in the process of refining. The hitting rate of the report has reached 96% with the tolerance controlled within the limit of 3HRC . The cause to the deviation is also analyzed.
作者 林俊 廖俊
出处 《炼钢》 CAS 北大核心 2008年第4期60-62,共3页 Steelmaking
关键词 20CrMnTiH 淬透性 人工神经网络 20CrMnTiH quenching degree artificial neural network
  • 相关文献

参考文献2

  • 1李人厚编著..智能控制理论和方法[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999:282.
  • 2飞思科技产品研发中心编著..神经网络理论与MATLAB 7实现[M].北京:电子工业出版社,2005:323.

同被引文献3

引证文献1

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