人工神经网络对管材张减精度预测

• 作者: 双远华 樊建成 赖明道
• 来源期刊: 钢铁
• 学科: 工学
• 关键词: 张力减径 人工神经网络 精度
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 压力加工
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TG3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0449-749X.2000.02.009

摘要

无缝钢管张力减径是多机架机组对荒管进行无芯棒连轧过程.它具有复杂的金属流动状态,影响其精度的工艺参数较多,难以用现有轧制理论进行分析.应用人工神经网络的BP算法,对不同坯料样本进行训练学习,确定其权值和阈值,建立起预测管材精度的数学模型.经试验证明该模型具有较高的可靠性和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖明道		19	101	6.0	9.0
2	双远华		2	9	1.0	2.0
3	樊建成		1	8	1.0	1.0