基于RBF网络的金属应力状态系数模型

• 作者: 孟令启 雷明杰
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 应力状态影响系数 RBF神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2009,（15）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 187-188,135
• 页数: 3页
• 分类号: TF3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.15.076

摘要

以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数与轧前厚度、轧后厚度的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与BP和Elman神经网络模型相比较,结果表明,RBF神经网络能更好地适用于金属应力状态系数模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷明杰	郑州郑州大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0
2	孟令启	郑州郑州大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0