【摘 要】
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铝合金产品在密闭的时效炉中进行热处理时,实时获取时效金属产品的温度成为工业生产过程中的一大难点。根据可直接检测的时效炉工作室壁温度,建立了基于BP神经网络的模压制品
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61174132);高等学校博士点专项科研基金资助项目(20130162110067)
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铝合金产品在密闭的时效炉中进行热处理时,实时获取时效金属产品的温度成为工业生产过程中的一大难点。根据可直接检测的时效炉工作室壁温度,建立了基于BP神经网络的模压制品时效炉金属温度预测模型,该模型能够满足一般民用铝合金产品的时效温度预测要求;再通过PSO算法代替梯度向量法对BP网络模型的参数进行优化训练,仿真实验结果表明,PSO-BP网络温度预测模型的精度和泛化能力显著提高,能够满足特种铝合金产品时效处理温度预测的需要。
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