基于人工神经网络的QCr0.5热反挤压力预测模型

• 作者: 吴朋越 李慧丽 谢水生
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 反挤压 挤压力
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TG146.11
• 字数: 2229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3940.2005.05.026

摘要

以铬青铜热反挤压过程中凸模锥角、断面缩减率以及温度和挤压力的关系为研究对象,在Matlab语言环境下,以高温反挤压试验数据作为训练和预测样本,用2、3节点的双隐层BP型神经网络对钢材单位挤压力进行了预测.结果表明此方法预测铬青铜反挤压力是有效和可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李慧丽	河南科技大学材料科学与工程学院	9	19	3.0	4.0