【摘 要】
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研究IF钢的屈服强度与材料微观组织结构间的关系,为衡量IF钢的强度,提高预测模型的精度。屈服强度是衡量IF钢力学性能的重要指标,是IF钢的使用极限,当应力超过屈服极限后产生
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研究IF钢的屈服强度与材料微观组织结构间的关系,为衡量IF钢的强度,提高预测模型的精度。屈服强度是衡量IF钢力学性能的重要指标,是IF钢的使用极限,当应力超过屈服极限后产生颈缩,应变增大,使IF钢破坏。由于影响IF钢屈服强度的因素众多,且具有高度的非线性,很难用精确的数学模型描述。为解决上述问题,首先采用互信息的特征选择方法选择预测模型的输入,然后用减法聚类法实现自适应神经模糊推理系统的结构识别,并采用混合学习算法训练该自适应神经模糊推理系统,实现对IF钢屈服强度的预测。最后,对所建模型进行仿真验证,并将
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