【摘 要】
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研究工艺参数对半连铸铝板坯宽面凹陷变形的影响和控制具有十分重要的意义.由于半连铸过程中涉及的工艺参数较多,影响因素复杂,本文研究了利用BP神经网络预测板坯宽面凹陷变形的建模和计算.以积累的实验数据作为学习样本训练网络,用训练后的网络预测板坯在不同工艺条件下的凹陷变形.结果表明,具有很强的非线性映射能力的BP网络可以较快且准确预测给定工艺条件下板坯宽面的变形量,本文还探讨了利用神经网络控制变形的方法
【机 构】
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北京清华大学机械工程系(北京) 大连理工大学铸造中心(大连)
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研究工艺参数对半连铸铝板坯宽面凹陷变形的影响和控制具有十分重要的意义.由于半连铸过程中涉及的工艺参数较多,影响因素复杂,本文研究了利用BP神经网络预测板坯宽面凹陷变形的建模和计算.以积累的实验数据作为学习样本训练网络,用训练后的网络预测板坯在不同工艺条件下的凹陷变形.结果表明,具有很强的非线性映射能力的BP网络可以较快且准确预测给定工艺条件下板坯宽面的变形量,本文还探讨了利用神经网络控制变形的方法和思路,为优化工艺参数提供了新的研究途径.
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