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应用人工神经网络系统理论,采用机器学习方法,建立了激光冲击区表面质量与激光能量(E)、脉宽(P)、和光斑直径(D)之间的非线性映射关系.对于新的激光参数,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级.实践表明,神经网络方法,具有较强的非线性动态处理的能力.
基于人工神经网络的激光冲击区表面质量预报
【摘 要】
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应用人工神经网络系统理论,采用机器学习方法,建立了激光冲击区表面质量与激光能量(E)、脉宽(P)、和光斑直径(D)之间的非线性映射关系.对于新的激光参数,网络采用并行推理的
【机 构】
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一汽集团无锡柴油机厂无锡 214026;江苏理工大学机械工程学院 镇江 212013
【出 处】
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应用激光
【发表日期】
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2000年3期
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