采用人工神经网络方法开发了首钢合金结构钢40CrA的力学性能预报模型,并采用Matlab和VC++两种软件平台建立了对应的力学性能预报系统.该预报系统投入现场在线应用后,通过预测值与实际抽样检验值的分析比较,表明该系统预报精度较高,屈服强度、伸长率等各项性能预报精度达到97%以上,能够满足生产检验要求.
参考文献
[1] | Hodgson P D;Gibbs R K .A Mathematical Model to Predict the Mechanical Properties of Hot Rolled C-Mn and Microalloyed Steels[J].ISIJ International,1992,32(12):1329. |
[2] | Laasraoui A;Jonas J J .Prediction of Temperature Distribution Flow Stress and Microstructure During the Multipass Hot Rolling of Steel Plate and Strip[J].ISIJ International,1991,31(01):95. |
[3] | 徐丽娜.神经网络控制[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1999 |
[4] | 刘贵立,张国英,曾梅光.用人工神经网络模型研究微量元素对钢力学性能的影响[J].钢铁研究,2000(01):48-50. |
[5] | 周颖,郑德玲,王英,鞠磊.基于人工免疫的RBF神经网络在钢筋性能预报中的应用[J].北京科技大学学报,2005(01):123-125. |
[6] | 王生朝,程晓茹.BP神经网络在热轧中厚板力学性能预测中的应用[J].武汉科技大学学报(自然科学版),2004(01):15-17. |
[7] | 郑晖.利用人工神经网络预测板带力学性能的软件开发[J].塑性工程学报,2003(05):71-75. |
[8] | 沙孝春,兰勇军,李殿中,李依依.带钢热轧组织性能预测与控制技术应用与发展[J].轧钢,2003(03):23-26. |
[9] | 王铁 .BP算法中学习率及形状因子对学习速度的综合影响[J].上海交通大学学报,1997,6(03):109. |
[10] | 艾立群 .人工神经网络在钢铁工业中的应用[J].钢铁研究学报,1997,8(04):60. |
[11] | 贺毓辛.信息发掘及钢材性能发掘 --论钢铁工业信息化[J].轧钢,2001(02):6-8. |
[12] | Carpenter W C;Hoffman M E .Selecting the Architecture of a Class of Back-Propagation Neural Networks Used as Approximator[J].Artificial Intelligence for Engineering Design Analysis and Manufacturing:AI EDAM,1997,11(01):33. |
[13] | 姚华,罗仁平,陈军.盒形件毛坯外形预测中BP网络结构的确定[J].模具技术,1999(06):26-29. |
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