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基于人工神经网络的QCr0.5热反挤压力预测模型
基于人工神经网络的QCr0.5热反挤压力预测模型
来源 :锻压技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:BecauseArc
【摘 要】
:
以铬青铜热反挤压过程中凸模锥角、断面缩减率以及温度和挤压力的关系为研究对象,在Matlab语言环境下,以高温反挤压试验数据作为训练和预测样本,用2、3节点的双隐层BP型神经
【作 者】
:
吴朋越
李慧丽
谢水生
【机 构】
:
北京有色金属研究总院,河南科技大学
【出 处】
:
锻压技术
【发表日期】
:
2005年5期
【关键词】
:
BP神经网络
反挤压
挤压力
BP neural network backward extrusion
extrusion load
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以铬青铜热反挤压过程中凸模锥角、断面缩减率以及温度和挤压力的关系为研究对象,在Matlab语言环境下,以高温反挤压试验数据作为训练和预测样本,用2、3节点的双隐层BP型神经网络对钢材单位挤压力进行了预测.结果表明此方法预测铬青铜反挤压力是有效和可行的.
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