基于BP神经网络的热轧低碳钢力学性能预测

• 作者: 齐秀美
• 来源期刊: 河北冶金
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 低碳钢 力学性能
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 生产实践
• 页码范围: 55-57,78
• 页数: 4页
• 分类号: TG142.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13630/j.cnki.13-1172.2020.0911

摘要

介绍了人工神经网络的概念以及BP算法的基本原理.以热轧低碳钢板现场生产数据为基础,利用BP神经网络,建立了热轧低碳钢冶金成分和主要热轧工艺参数与力学性能关系的预测模型,并对所建立的模型进行了误差分析.结果显示,预测模型精度高,可用于指导生产.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐秀美		1	0	0.0	0.0