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神经网络预测摩擦焊工艺参数和接头性能 被引量:1

Prediction on Technical Parameters and Joints-capability in Friction Welding by Using Neural Networks
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摘要 以试验数据作为训练样本,对现有的误差反向传播神经网络算法进行了改进,构建了摩擦焊工艺中主要参数与接头性能(强度)间的非线性相关模型,并采用该模型对接头强度值和主要工艺参数分别进行了预测。实验结果表明,预测值与所得试验结果较为吻合。
出处 《机械工程师》 2005年第12期40-41,共2页 Mechanical Engineer
基金 国家航空基金资助项目(98H53073)
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Yutaka Fukuoka, Hindeo Matsuki,Haruyuki Minamitani. A Modified Back-Propagation Method to Avoid False Local Minima [J]. Neural Networks, 1998,(11): 1027~1059.
  • 2Charles W. Lee. Training Feedforward Neural Networks: an Algorithm Giving Improved Generalization[J]. Neural Networks, 1997,10(1):61-68.

同被引文献14

引证文献1

二级引证文献2

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