大型管件JCOE成形智能化控制中的材料性能参数识别

• 作者: 孙红磊 李建 殷璟 赵军
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 管线钢管 神经网络 材料性能 参数识别
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 223-227
• 分类号: TP183|TG386.3+2
• 字数: 2649字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2011.03.006

摘要

大型管件JCOE成形智能化控制系统可根据板材性能差异自动预测最佳成形工艺参数，为此采用神经网络技术，利用LM(Levenberg-Marquarat)算法，设计了材料性能参数识别神经网络模型，用于实时识别板坯的材料性能参数。通过10种不同的材料，采用正交实验设计网络模型训练方案，经10组样本数据检验，收敛精度小于1‰，检验误差小于3％，能够满足工程应用的需要。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵军	燕山大学机械工程学院	130	1134	19.0	26.0
2	李建		14	156	7.0	12.0
3	孙红磊	燕山大学机械工程学院	13	89	6.0	9.0
4	殷璟	燕山大学机械工程学院	7	63	4.0	7.0