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金属塑性变形抗力的BP神经网络预报模型

BP NEURAL NET PREDICTION SYSTEM FOR METAL PLASTIC DEFORMATION STRESS

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【作者】 张建华； 高燕； 刘战英；

【Author】 ZHANG Jian-hua~1,GAO Yan~1,LIU Zhan-ying~2(1.Hot-Rolling Sheet Plant,Tangshan Iron and Steel Company,Tangshan,Hebei,063016;2.Hebei University of Science and Engineering,Tangshan,Hebei,063009)

【机构】 唐山钢铁公司热轧薄板厂； 河北理工大学 河北唐山063016； 河北唐山063016；

【摘要】 采用BP神经网络程序,训练用G leeb le-1500热模拟实验机测试验钢种在三个温度阶段的变形抗力数据,实测值与BP神经网络模型预报值误差较小,得到了精度较高的训练预报模型。

【Abstract】 With BP neural net program the Gleeble-1500 hot simulating experimental machine is trained to do the simulation test and check the deformation stress values of experimental steel grade under three steps of different temperature.The difference between the real measured value and predicated one by BP neural net model is small,so the training and predicating model with high precision got.

【关键词】 金属； 塑性变形； 抗力； BP神经网络； 模型；
【Key words】 metal； plastic deformation； stress； BP neural net； model；
  • 【文献出处】 河北冶金 ,Hebei Metallurgy , 编辑部邮箱 ,2006年02期
  • 【分类号】TG301
  • 【被引频次】6
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