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基于神经网络的微合金钢热轧奥氏体晶粒尺寸预报模型 被引量：6
1
作者 孙雷剑 白宏哲 +1 位作者 张剑平 牛济泰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期40-43,74,共5页
基于神经网络原理 ,对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究 .制订了一套获取样本数据的实验方案 .该方案利用Gleeble - 15 0 0热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速率和相应的应力应变曲线 ,并通过显微观察获取了实验后样品断面... 基于神经网络原理 ,对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究 .制订了一套获取样本数据的实验方案 .该方案利用Gleeble - 15 0 0热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速率和相应的应力应变曲线 ,并通过显微观察获取了实验后样品断面的奥氏体晶粒尺寸 .通过归一化把实验所得数据进行必要的处理 .采用改进BP算法训练网络 ,对热轧控制参数 (轧制温度、应变量、应变速率 )和描述微合金钢组织性能的参数 (奥氏体晶粒尺寸 )之间的映射关系进行了函数逼近 ,建立了奥氏体晶粒尺寸及流变应力神经网络模型 .实践证明 ,将该神经网络模型运用于热轧控制预报 。 展开更多
关键词 微合金钢 轧制控制 奥氏体晶粒尺寸 神经网络 bp算法 预报模型 热轧
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