基于人工神经网络的铸钢合金成分与流动性关系的研究

• 作者: 孟伟娜 崔晓斌 梅益 黄放
• 来源期刊: 铸造技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 铸钢 合金成分 流动性 matlab
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 材料开发
• 页码范围: 1835-1837
• 页数: 3页
• 分类号: TG260
• 语种: 中文
• DOI: 10.16410/j.issn1000-8365.2016.09.010

摘要

铸钢流动性是影响铸钢件生产的一个关键因素,基于人工神经网络技术,建立铸钢合金成分与流动性间复杂的非线性关系模型,并以此为基础开发应用程序.结果表明,该方法能够对铸钢合金流动性做出精准的评价,可为铸钢件铸造工艺设计提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅益		51	168	7.0	10.0
2	黄放		34	92	6.0	7.0
3	崔晓斌		4	6	1.0	2.0
4	孟伟娜		5	7	2.0	2.0