人工神经网络方法预测P110油套管钢稀土渗铬层的厚度

• 作者: 吴向清 林乃明 田伟 谢发勤 钟涛
• 来源期刊: 中国表面工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 P110钢 油套管 稀土 渗铬 预测
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TG156.88|TB114.2
• 字数: 1207字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9289.2009.06.015

摘要

利用人工神经网络原理,建立了反映P110油套管钢(P110钢)稀土渗铬工艺参数与渗铬层厚度关系的预测模型.结果显示:该模型可以对选定工艺条件下渗铬层厚度进行良好的预测,预测结果在合理的误差范围内,建立的模型是可靠的,可以通过此模型优化工艺参数,实现P110钢稀土渗铬层厚度预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴向清	西北工业大学航空学院	88	841	16.0	23.0
2	谢发勤	西北工业大学航空学院	115	1256	19.0	28.0
3	田伟	西北工业大学航空学院	38	347	9.0	18.0
5	林乃明	西北工业大学航空学院	8	19	2.0	4.0
8	钟涛	西北工业大学航空学院	3	3	1.0	1.0