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摘要:
低碳贝氏体钢经控轧控冷后,在不同温度下进行回火处理,获得了不同冷却速度、终冷温度和回火温度下的贝氏体室温组织.结合实验数据和神经网络知识,建立了具有BP算法的人工神经网络,训练结束后的神经网络即成为低碳贝氏体钢回火组织预测模型.误差分析表明,该神经网络模型具有较高的精度,可用于指导低碳贝氏体钢热加工工艺的制定.
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的低碳贝氏体钢回火组织预测
来源期刊 热加工工艺 学科 工学
关键词 贝氏体钢 回火组织 人工神经网络 BP算法
年,卷(期) 2011,(18) 所属期刊栏目 金属材料
研究方向 页码范围 24-26
页数 分类号 TG142.31
字数 1862字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3814.2011.18.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王高潮 南昌航空大学材料科学与工程学院 133 772 13.0 19.0
2 董洪波 南昌航空大学材料科学与工程学院 64 311 9.0 12.0
3 吴小亚 南昌航空大学材料科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝氏体钢
回火组织
人工神经网络
BP算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热加工工艺
半月刊
1001-3814
61-1133/TG
大16开
陕西兴平市44信箱
52-94
1972
chi
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