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摘要:
在长型材生产过程中,影响最终产品质量和力学性能的因素很多,采用计算机对特钢型材生产过程进行模拟,可以分析现场出现的问题,制定出解决办法,这对优化钢材生产工艺有着重要意义.提出了利用初始化学成分和生产工艺参数组成预测特钢型材产品力学性能的BP神经网络模型,通过生产过程中的实际数据的训练,实现了对型材力学性能的离线预测,预测模型适应性好,预测精度高.
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 特殊钢轧制过程力学性能预报
来源期刊 金属世界 学科 工学
关键词 特殊钢 力学性能 模型 预测 BP 神经网络
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 技术设备
研究方向 页码范围 17-19
页数 3页 分类号 TG3
字数 1284字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-6826.2006.05.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵宪明 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室 127 812 17.0 21.0
2 李泾 4 1 1.0 1.0
6 孙洪刚 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2002(1)
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  • 二级参考文献(0)
2006(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
特殊钢
力学性能
模型
预测
BP
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
金属世界
双月刊
1000-6826
11-1417/TG
大16开
北京海淀区学院路30号
18-316
1985
chi
出版文献量(篇)
3080
总下载数(次)
5
总被引数(次)
5877
论文1v1指导