【摘 要】
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文章基于概率神经网络(PNN)和有限元(FEM)相结合的方法,建立了矫直参数与Zr-4合金管材氢化物取向因子关系的模型。结果表明:建立的模型结构为3-0.6-1,均方误差(RMSE)最小值为
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文章基于概率神经网络(PNN)和有限元(FEM)相结合的方法,建立了矫直参数与Zr-4合金管材氢化物取向因子关系的模型。结果表明:建立的模型结构为3-0.6-1,均方误差(RMSE)最小值为0.012,网络敏感性分析认为入口矫直辊角度、中间矫直辊角度、出口矫直辊角度对网络的精度影响较小,而压下量和弯曲度对网络精度影响很大。随着矫直压下量和弯曲度的增加,Zr-4合金氢化物取向因子数值增加。该模型可有效预测矫直参数与Zr-4合金氢化物取向因子的影响规律,为确定Zr-4合金矫直工艺参数提供理论参考。
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