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利用人工神经网络预测钢板性能 被引量:1

Forecast of Plate Properties by Means of Artificial Neural Network
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摘要 基于神经网络原理 ,采用 BP算法训练网络 ,建立热轧控制参数 (轧制温度 ,化学成分 ,变形量等 )对描述产品力学性能的参数的映射关系。离线仿真表明 ,将神经网络模型应用于热轧控制预报 ,具有一定的现实意义。 This article makes a brief description of BP neural network model,adopts BP algorithm training network based on neural network principle,establishes an alluding relation with respect to the parameters(rolling temperature,chemical composition,amount of deformation,etc)for controlling hot rolling and the parameters(yield strength,tensile strength,elongation)for expressing mechanical properties of product.Off-line emulation shows that application of neural network model to hot rolling control forecast will have a certain real significance.
出处 《宽厚板》 2003年第6期11-14,共4页 Wide and Heavy Plate
关键词 钢板 性能预测 人工神经网络 热轧 轧制温度 化学成分 变形量 BP neural network,Weighted mean,Properties forecast
  • 相关文献

参考文献4

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二级参考文献5

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共引文献17

同被引文献18

引证文献1

二级引证文献10

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