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以转子转速、填充因数、压砣压力和冷却水温度作为输入参数,用BP神经网络模型预测密炼机消耗的最大功率、单位能耗、混炼时间、生产能力和排胶温度等性能参数.实验值与预测值比较表明,BP神经网络模型预测精度能满足定量计算的要求,为分析密炼机复杂的混炼过程提供了一条新途径.
用BP神经网络模型预测密炼机主要性能参数
【摘 要】
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以转子转速、填充因数、压砣压力和冷却水温度作为输入参数,用BP神经网络模型预测密炼机消耗的最大功率、单位能耗、混炼时间、生产能力和排胶温度等性能参数.实验值与预测值
【机 构】
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青岛科技大学
【出 处】
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橡胶工业
【发表日期】
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2003年8期
【基金项目】
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国家科技攻关项目
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