【摘 要】
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本文基于PNN的算法,建立了矫直参数（入口矫直辊角度、中间矫直辊角度、出口矫直辊角度、压下量及弯曲度）与Zr-4合金管材氢化物取向因子的网络预测模型。输入层为入口矫直辊角度
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本文基于PNN的算法,建立了矫直参数（入口矫直辊角度、中间矫直辊角度、出口矫直辊角度、压下量及弯曲度）与Zr-4合金管材氢化物取向因子的网络预测模型。输入层为入口矫直辊角度、中间矫直辊角度、出口矫直辊角度、压下量和弯曲度,输出层为各矫直参数下的Zr-4合金管材的氢化物取向因子F40。网络模型结构为3-0.6-1,均方误差最小值为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
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