用人工神经网络模型预测灰铸铁件的性能

• 作者: 刘伟 刘佳 贾树盛
• 来源期刊: 铸造
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 BP神经网络 预测 正交试验
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 126-128
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TG251-39
• 字数: 2755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-4977.2004.02.010

摘要

材料的成分和性能之间具有很强的非线性关系,人工神经网络是解决非线性映射关系的一种有效的手段.本文以L9(33)发动机缸盖灰铁铸件的性能与成分的关系为研究对象,在Matlab语言环境下,以型正交试验数据作为训练和预测样本,用5节点的单隐含层BP型神经网络进行了预测.结果表明:正交试验和人工神经网络相结合来预测发动机缸盖灰铁铸件的性能是有效的、切实可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘佳	吉林大学汽车材料教育部重点实验室	75	547	12.0	21.0
2	刘伟	吉林大学汽车材料教育部重点实验室	154	879	16.0	24.0
3	贾树盛	吉林大学汽车材料教育部重点实验室	30	434	11.0	20.0