基于人工神经网络的PC钢棒力学性能预报模型

来源 :金属制品 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shixibaogao007

【摘要】

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提出一种PC钢棒抗拉强度的人工神经网络模型方法,采用4×9×1的三层前向BP网络结构,模型主要因素为淬火温度、回火温度、含碳量和单位长度质量.经1 500余次训练后,

【作者】

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孙亚飞张威由畅宇

【机构】

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广东科学技术职业学院,东北大学,中科院沈阳自动化研究所

【出处】

：

金属制品

【发表日期】

：

2005年3期

【关键词】

：

人工神经网络力学性能预报 PC钢棒 artificial neural networksmechanical properties forecastPC st

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提出一种PC钢棒抗拉强度的人工神经网络模型方法,采用4×9×1的三层前向BP网络结构,模型主要因素为淬火温度、回火温度、含碳量和单位长度质量.经1 500余次训练后, 误差平方和＜0.001.训练出来的神经网络可以预报生产现场的PC钢棒的抗拉强度σb,预报值与实测值相对偏差在±3%以内,大于93%的预报值与实测值的绝对偏差在±10 MPa之间.

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