基于Matlab的SCM822H齿轮钢性能预测

• 作者: 井元伟 姜茂发 左秀荣 薛向欣
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Matlab BP人工神经元网络 SCM822H齿轮钢 性能预测
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 199-201
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2886字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.03.070

摘要

采用Matlab的人工神经网络工具箱建立BP人工神经元网络,预测SCM822H齿轮钢的性能.选择10×12×3网络结构及基于Levenberg-Marquardt 优化算法和改进的误差函数的训练函数trainbr,BP网络对SCM822H齿轮钢的性能进行快速训练的同时,使网络的泛性得到提高.最后对网络性能进行回归分析,证明了网络设计的合理性.使用训练好的网络对SCM822H齿轮钢力学性能及淬透性进行预测,预测结果表明,网络具有较高的预测精度,可在实际生产和科学研究中进行应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜茂发	东北大学材料冶金学院	301	2168	23.0	31.0
2	薛向欣	东北大学材料冶金学院	336	3113	24.0	40.0
3	井元伟	东北大学信息科学与工程学院	274	2171	20.0	31.0
4	左秀荣	东北大学信息科学与工程学院	10	18	3.0	4.0