节点文献

基于BP神经网络的铝青铜超塑性流变应力预测模型

Predicting Model for Flow Stress of Aluminum Bronze in Superplastic State Based on BP Neural Network

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 李合军陈拂晓杨永顺杨正海董文杰

【Author】 LI He-jun,CHEN Fu-xiao,YANG Yong-shun,YANG Zheng-hai,DONG Wen-jie(College of Material Science and Engineering,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471003,China)

【机构】 河南科技大学材料科学与工程学院河南科技大学材料科学与工程学院 河南洛阳471003河南洛阳471003

【摘要】 运用BP神经网络方法建立了铝青铜超塑性状态下流变应力与变形参数之间关系的预测模型,并利用该模型预测在不同拉伸条件下材料的流变应力。结果发现预测数据与试验数据吻合良好,误差小于8.5%。

【Abstract】 The prediction model which reflects the relation between flow stress and superplastic forming parameters of aluminum bronze was founded by the method of BP neural network,and using the model,the values of flow stress at different tensile conditions were predicted.The results show that the predicted values of the flow stress by the BP neural network are well in accordance with the test data and its errors are less than 8.5%.

【基金】 河南省科技攻关项基金资助项目(0624260035)
  • 【文献出处】 热加工工艺 ,Metal Hotworking Technology , 编辑部邮箱 ,2007年05期
  • 【分类号】TG301
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】121
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络