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含硼微合金钢奥氏体晶粒尺寸神经网络模型

Neural Network Model of Austenite Grain Size in B Microalloyed Alloy
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摘要 以Gleeble 15 0 0热模拟机试验数据为基础 ,建立了含硼微合金钢高温奥氏体晶粒尺寸与热加工工艺参数间的回归统计及BP网络模型 ,结果表明 :BP网络模型具有较高的预报精度。 Based on the experimental data by Gleeble 1500 hot simulation unit, a regression statistics analysis and a BP network model for relation between austenite grain size and hot working parameters of boron microalloyed steel has been established. The results show that the predication accuracy of BP network model is better than that of regression analysis. <
出处 《特殊钢》 北大核心 2002年第2期28-29,共2页 Special Steel
关键词 奥氏体 神经网络模型 晶粒尺寸 BP网络模型 微合金钢 Grain Size, BP Network Model, Microalloyed Steel
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参考文献1

  • 1靳蕃等编著..神经网络与神经计算机原理·应用[M].成都:西南交通大学出版社,1991:414.

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