基于人工神经网络的DP780钢拉伸变形行为研究

• 作者: 李进曌 王兴举
• 来源期刊: 铸造技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 DP780钢 应变速率 拉伸变形
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 材料开发
• 页码范围: 1686-1688
• 页数: 3页
• 分类号: TG142
• 语种: 中文

摘要

采用增加动量项和学习率自适应调整的BP算法建立了DP780钢拉伸变形行为的人工神经网络预测模型.预测结果表明:采用改进BP算法建立的人工神经网络模型能够较为准确的预测出DP780钢拉伸变形规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兴举		22	50	4.0	6.0
2	李进曌		5	3	1.0	1.0