基于人工神经网络的PC钢棒力学性能预报模型

• 作者: 孙亚飞 张威 由畅宇
• 来源期刊: 金属制品
• 学科: 物理学
• 关键词: 人工神经网络 力学性能预报 PC钢棒
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 生产工艺技术研究
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: O346.4
• 字数: 1307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-4226.2005.03.009

摘要

提出一种PC钢棒抗拉强度的人工神经网络模型方法,采用4×9×1的三层前向BP网络结构,模型主要因素为淬火温度、回火温度、含碳量和单位长度质量.经1 500余次训练后, 误差平方和＜0.001.训练出来的神经网络可以预报生产现场的PC钢棒的抗拉强度σb,预报值与实测值相对偏差在±3%以内,大于93%的预报值与实测值的绝对偏差在±10 MPa之间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张威		27	142	6.0	11.0
2	孙亚飞		8	24	4.0	4.0
3	由畅宇	中科院沈阳自动化研究所	1	4	1.0	1.0