發(fā)布時(shí)間：2017-12-30 20:30

  本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CrMnBH類鋼淬透性預(yù)報(bào)　出處：《熱加工工藝》2016年20期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中汽車用鋼的淬透性很難控制,各因素之間的關(guān)系呈非線性映射。通過(guò)對(duì)影響淬透性化學(xué)元素的分析和改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了優(yōu)化的汽車用鋼淬透性預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值之間的誤差在6%以內(nèi),其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性高,成功應(yīng)用到某鋼廠的現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)預(yù)報(bào)。
[Abstract]:The car in the actual production process with the hardenability of steel is difficult to control, the relationship between various factors in a nonlinear mapping. By analyzing and improving the permeability of chemical elements on the influence of the quenching of the BP artificial neural network, constructed optimization for automotive steel hardenability prediction model. The results show that the experimental values and the prediction error value is less than 6%. Its accuracy is high, successfully applied to the scene of a steel production forecast.

【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)冶金工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TG142.1
【正文快照】： 由于某中型鋼廠的客戶群存在較大差異,客戶的設(shè)備能力也存在較大差異,因此就要求能針對(duì)不同的客戶需求生產(chǎn)具有不同性能的棒材產(chǎn)品。對(duì)于同一批次的鋼材在軋制過(guò)程中由于現(xiàn)場(chǎng)條件各因素的影響,其淬透性會(huì)出現(xiàn)波動(dòng),其波動(dòng)的大小用淬透性帶寬來(lái)表示。淬透性帶寬越窄,越有利于下，

本文編號(hào)：1356410