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基于BP神经网络的热轧低碳钢力学性能预测
基于BP神经网络的热轧低碳钢力学性能预测
来源 :河北冶金 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dlfly2011
【摘 要】
:
介绍了人工神经网络的概念以及BP算法的基本原理。以热轧低碳钢板现场生产数据为基础,利用BP神经网络,建立了热轧低碳钢冶金成分和主要热轧工艺参数与力学性能关系的预测模型
【作 者】
:
齐秀美
【机 构】
:
河钢集团唐钢公司技术中心
【出 处】
:
河北冶金
【发表日期】
:
2020年9期
【关键词】
:
BP神经网络
低碳钢
力学性能
BP neural networklow carbon steelmechanical properties
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介绍了人工神经网络的概念以及BP算法的基本原理。以热轧低碳钢板现场生产数据为基础,利用BP神经网络,建立了热轧低碳钢冶金成分和主要热轧工艺参数与力学性能关系的预测模型,并对所建立的模型进行了误差分析。结果显示,预测模型精度高,可用于指导生产。
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