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基于人工神经网络的结构钢回火后力学性能预测
被引量:
2
1
作者
任世和
吴良
《金属热处理》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第12期27-29,共3页
利用多层前向神经网络 ,使用B P算法对结构钢回火性能预测进行了研究。通过利用 99种钢 4 5 0余组训练数据样本对神经网络进行训练 ,建立了结构钢回火后的力学性能与金属成分和回火温度之间的隐性函数。并针对训练用样本不足的问题 ,设...
利用多层前向神经网络 ,使用B P算法对结构钢回火性能预测进行了研究。通过利用 99种钢 4 5 0余组训练数据样本对神经网络进行训练 ,建立了结构钢回火后的力学性能与金属成分和回火温度之间的隐性函数。并针对训练用样本不足的问题 ,设计了为网络提供自学功能软件。在钢完全淬透的前提下 ,用此神经网络模型可在一定精度范围内预测结构钢的回火力学性能。
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关键词
预测
人工神经网络
b
-
p
后
传播
算法
力学性能
回火温度
下载PDF
职称材料
题名
基于人工神经网络的结构钢回火后力学性能预测
被引量:
2
1
作者
任世和
吴良
机构
东华大学机械工程学院
出处
《金属热处理》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第12期27-29,共3页
文摘
利用多层前向神经网络 ,使用B P算法对结构钢回火性能预测进行了研究。通过利用 99种钢 4 5 0余组训练数据样本对神经网络进行训练 ,建立了结构钢回火后的力学性能与金属成分和回火温度之间的隐性函数。并针对训练用样本不足的问题 ,设计了为网络提供自学功能软件。在钢完全淬透的前提下 ,用此神经网络模型可在一定精度范围内预测结构钢的回火力学性能。
关键词
预测
人工神经网络
b
-
p
后
传播
算法
力学性能
回火温度
Keywords
artificial neural network (ANN)
b
p
algorithm
mechanical
p
ro
p
erty
tem
p
ering tem
p
erature
分类号
TG142.41 [一般工业技术—材料科学与工程]
TP1 [金属学及工艺—金属材料]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的结构钢回火后力学性能预测
任世和
吴良
《金属热处理》
CAS
CSCD
北大核心
2002
2
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