【摘 要】
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实际生产过程中汽车用钢的淬透性很难控制,各因素之间的关系呈非线性映射。通过对影响淬透性化学元素的分析和改进的BP人工神经网络,构建了优化的汽车用钢淬透性预测模型。结
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实际生产过程中汽车用钢的淬透性很难控制,各因素之间的关系呈非线性映射。通过对影响淬透性化学元素的分析和改进的BP人工神经网络,构建了优化的汽车用钢淬透性预测模型。结果表明:实验值与预测值之间的误差在6%以内,其预测的准确性高,成功应用到某钢厂的现场生产预报。
The hardenability of automotive steel in the actual production process is difficult to control, the relationship between the various factors was nonlinear mapping. Based on the analysis of chemical elements that affect hardenability and the improved BP artificial neural network, an optimized predictive model of hardenability of steel for automotive applications was constructed. The results show that the error between the experimental value and the predicted value is within 6%, and the prediction accuracy is high, which is successfully applied to the field production forecast of a steel mill.
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