基于神经网络的前混合磨料射流切割深度的研究

• 作者: 吴财芳 董星 韩建勇 马安昌
• 来源期刊: 煤炭学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 磨料射流 切割深度 预测
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 430-433
• 页数: 4页
• 分类号: TP601|TP183
• 字数: 2026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-9993.2002.04.021

摘要

前混合磨料射流理论的不完善性及切割深度与影响因素间存在复杂的非线性关系,难以用传统的数学方法建立切割深度模型.在实验室试验数据的基础上,应用神经网络方法建立了切割深度的预测模型,模型训练平均误差达到0.01.应用结果表明,方法可行,模型可靠,相对误差小于7.47%,具有较大的实用价值.扩大了神经网络方法的应用范围,探索出了建立切割深度模型的有效途径,进一步充实了前混合磨料射流基础理论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴财芳	中国矿业大学资源与环境工程学院	90	1463	19.0	34.0
2	韩建勇	黑龙江科技学院机械工程系	25	66	5.0	6.0
3	董星	黑龙江科技学院机械工程系	40	423	10.0	19.0
4	马安昌	黑龙江科技学院科技处	17	93	7.0	8.0