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基于RBF神经网络的FeO-MnO渣系ZGMn13堆焊焊条的设计 被引量:1
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作者 杨莉 李猛 季男 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2012年第17期196-198,共3页
为设计一种ZGMn13堆焊焊条,提出了一种基于RBF神经网络的FeO-MnO渣系焊条配方优化设计方法。利用试验采集的数据对网络进行训练,以加工硬化后的硬度为优化目标,得到最优的焊条配方。试验结果表明:优化后熔敷金属的动载加工硬化性能和静... 为设计一种ZGMn13堆焊焊条,提出了一种基于RBF神经网络的FeO-MnO渣系焊条配方优化设计方法。利用试验采集的数据对网络进行训练,以加工硬化后的硬度为优化目标,得到最优的焊条配方。试验结果表明:优化后熔敷金属的动载加工硬化性能和静载加工硬化性能良好。 展开更多
关键词 RBF神经网络 优化设计 堆焊焊条 ZGMN13 feo—mno渣系
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