提高开式冷挤压极限变形程度预测精度方法的研究

• 作者: 刘玉忠 张双杰 李军 王丽娟 高颖
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 BP算法 开式冷挤压 变形程度
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 特种成形
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TG376.3
• 字数: 248字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3940.2005.03.015

摘要

充分利用BP-GA网络相结合方法和BP网络较强的函数逼近能力,以及GA算法的高效率全局搜索能力,将遗传算法和BP网络相结合并优化网络权值,建立一种新的极限变形程度预测模型,与基于BP算法的预测模型相比较,具有迭代次数少、训练时间短和预测精度比较高的优点,其计算分析结果也可直接用于实际生产.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张双杰	河北科技大学材料科学与工程学院	54	209	8.0	9.0
2	李军	河北科技大学材料科学与工程学院	74	404	10.0	17.0
3	高颖	河北科技大学材料科学与工程学院	31	106	6.0	8.0
4	刘玉忠	河北科技大学材料科学与工程学院	26	82	5.0	7.0
5	王丽娟	河北科技大学材料科学与工程学院	36	125	7.0	8.0