【摘 要】
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本文基于人工神经网络(ANN)和马氏体转变开始温度(Ms点)对钢的成分进行反向设计.首先设计了径向基函数(RBF)人工神经网络模型,用“舍一法”训练了模型,使其具有良好的预测性
【机 构】
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福建水利电力职业技术学院机电工程系,永安,366000
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本文基于人工神经网络(ANN)和马氏体转变开始温度(Ms点)对钢的成分进行反向设计.首先设计了径向基函数(RBF)人工神经网络模型,用“舍一法”训练了模型,使其具有良好的预测性能.然后,用训练后的模型对钢的成分进行了反向设计,得到的散点大致分布于45.角平分线附近,统计学指标为:均方差均＜0.12,相对均方差均＜0.18,拟合值均＞1.96,表明基于人工神经网络和Ms点的钢的成分反向设计精度高.最后,用神经网络模型研究了钢中其余元素和Ms点对碳含量预测的影响.计算结果显示:钢中其余元素和Ms点对碳含量预测的影响是非线性的,这主要是钢中各元素、Ms点问存在相互作用造成的.
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