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基于BP神经网络的铅黄铜超塑性能预测
被引量:
2
1
作者
李合军
陈拂晓
+2 位作者
杨永顺
杨正海
董文杰
《特种铸造及有色合金》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期430-432,共3页
运用BP神经网络方法建立了铅黄铜超塑性状态下伸长率与变形参数之间的预测模型,采用标准前馈式神经网络原理建立了铅黄铜超塑性拉伸试验参数与其伸长率之间的神经网络模型,以试验数据为样本,对所建模型进行训练,较好的预测了铅黄铜超塑...
运用BP神经网络方法建立了铅黄铜超塑性状态下伸长率与变形参数之间的预测模型,采用标准前馈式神经网络原理建立了铅黄铜超塑性拉伸试验参数与其伸长率之间的神经网络模型,以试验数据为样本,对所建模型进行训练,较好的预测了铅黄铜超塑拉伸的伸长率,最大误差只有4·95%。实现了不同变形工艺参数与伸长率之间的非线性映射,也为优化铅黄铜轴承保持架的超塑性成形参数提供理论和试验依据。伸长率预测值与试验结果吻合良好。
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关键词
铅黄铜
超塑性
伸长率
BP神经网络
预测模型
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职称材料
题名
基于BP神经网络的铅黄铜超塑性能预测
被引量:
2
1
作者
李合军
陈拂晓
杨永顺
杨正海
董文杰
机构
河南科技大学材料科学与工程学院
出处
《特种铸造及有色合金》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期430-432,共3页
基金
河南省科技攻关资助项目(0624260035)
河南省高校杰出科研人才创新工程资助项目(2004KYCX020)
文摘
运用BP神经网络方法建立了铅黄铜超塑性状态下伸长率与变形参数之间的预测模型,采用标准前馈式神经网络原理建立了铅黄铜超塑性拉伸试验参数与其伸长率之间的神经网络模型,以试验数据为样本,对所建模型进行训练,较好的预测了铅黄铜超塑拉伸的伸长率,最大误差只有4·95%。实现了不同变形工艺参数与伸长率之间的非线性映射,也为优化铅黄铜轴承保持架的超塑性成形参数提供理论和试验依据。伸长率预测值与试验结果吻合良好。
关键词
铅黄铜
超塑性
伸长率
BP神经网络
预测模型
Keywords
Lead Brass,Superplastic,Elongation,BP Neural Network,Prediction Model
分类号
TG146.11 [金属学及工艺—金属材料]
TP135.3 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的铅黄铜超塑性能预测
李合军
陈拂晓
杨永顺
杨正海
董文杰
《特种铸造及有色合金》
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
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