基于GA-BP神经网络模型的螺纹钢成分优化方案的研究

• 作者: 常锦才 张玉柱 瞿云华
• 来源期刊: 铸造技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 螺纹钢成分 优化方案
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 2176-2178
• 页数: 3页
• 分类号: TG113
• 语种: 中文
• DOI: 10.16410/j.issn1000-8365.2018.10.007

摘要

微量元素含量对螺纹钢的性能具有较大影响.利用BP神经网络和GA-BP神经网络模型对螺纹钢性能进行模拟.结果表明,BP神经网络模型对钢屈服强度、拉伸强度和断后伸长率的预测值与实际值之间的误差分别为5％、6％和6％;GA-BP神经网络模型预测精度高,预测误差为2％.利用GA-BP神经网络模型对螺纹钢成分进行优化,Mn元素含量可降低0.1％,并成功用于实际生产.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玉柱		107	126	5.0	6.0
2	常锦才		16	9	2.0	2.0
3	瞿云华		8	1	1.0	1.0