基于BP神经网络模型的螺纹钢性能与元素含量关系的研究

利用BP神经网络研究了热轧螺纹钢的各种微量元素与力学性能的关系,探究各个微量元素含量比例,优化热轧带肋钢筋性能,再将其数值分析结果指导生产实践。结果表明,BP神经网络模型预测的螺纹钢抗拉强度数据值与实际值误差约为6%。

成分对螺纹钢的性能影响分析

化学组成与各种化学元素的含量对螺纹钢性能有着直接的影响。在统计学的基础上,借助BP神经网络模型分析了C、Si、Cr、Mn、Ni等元素对螺纹钢性能的影响,旨在为钢铁企业的生产优化提供一定的借鉴。