【摘要】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)樣本的質(zhì)量影響著模型的預(yù)測(cè)精度;選擇有效的工藝參數(shù)進(jìn)行建�？梢蕴岣吣Ｐ偷挠�(xùn)練速度,節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間。針對(duì)數(shù)據(jù)樣本質(zhì)量和輸入工藝參數(shù)的選擇問(wèn)題進(jìn)行了研究,采用了計(jì)算馬氏距離的方法剔除異常點(diǎn),改善數(shù)據(jù)樣本的質(zhì)量�；诓杉降臒彳埰嚧罅喊宓�17個(gè)工藝參數(shù)的生產(chǎn)數(shù)據(jù),采用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型。通過(guò)采用平均影響值篩選出對(duì)力學(xué)性能影響較大的工藝參數(shù)進(jìn)行建模,以簡(jiǎn)化模型。結(jié)果顯示:簡(jiǎn)化后的模型取得了較高的預(yù)測(cè)精度,對(duì)于抗拉強(qiáng)度和屈服強(qiáng)度,分別有96.64%和94.96%的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值相對(duì)誤差在±6%以內(nèi);對(duì)于伸長(zhǎng)率,有96.64%的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的絕對(duì)誤差在±4%以內(nèi)。
[Abstract]:The quality of neural network data samples affects the prediction accuracy of the model, and the selection of effective process parameters for modeling can improve the training speed of the model and save the training time. The selection of data sample quality and input process parameters is studied. The method of calculating Markov distance is used to eliminate outliers and improve the quality of data samples. Based on the production data of 17 process parameters of hot rolled automobile beam and plate, a prediction model of mechanical properties is established by using Bayesian neural network (Bayesian neural network). In order to simplify the model, the process parameters which have great influence on mechanical properties are selected by using the average influence value. The results show that the simplified model has a high prediction accuracy. For tensile strength and yield strength, the relative error between the predicted and actual values is within 鹵6% for tensile strength and yield strength, respectively, while for elongation, the relative error is within 鹵6% for tensile strength and yield strength. The absolute error between the predicted value and the actual value of 96.64% data is within 鹵4%.
【作者單位】： 東北大學(xué)軋制及連軋自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;鞍鋼股份有限公司第三煉鋼連軋廠;
【基金】：鋼鐵聯(lián)合基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(U1460204) 遼寧省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015020180) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(N140704002)
【分類號(hào)】：TG335.11

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本文編號(hào)：2135566