基于BP神经网络的SCR连铸连轧法生产Cu合金电线坯的成分与性能关系预测

• 作者: 周朝萱
• 来源期刊: 热加工工艺
• 学科: 工学
• 关键词: SCR连铸连轧 铜合金 组成 性能 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（19）
• 所属期刊栏目: 铸造技术
• 页码范围: 49-51,54
• 分类号: TG244
• 字数: 2679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3814.2011.19.016

摘要

对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本.结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差；所选用的BP神经网络模型能预测Cu合金的成分和性能的关系,抗拉强度预测误差低于10％；电阻率预测误差低于5％,达到了预期目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周朝萱		10	19	3.0	4.0