人工神经网络在预测钢材力学性能方面的应用
在S45CVS实验数据基础上,开发了三层BP神经网络程序,建立了 S45CVS力学性能的预测模型.模型以S45CVS的化学成分含量为输入参数,以S45CVS的力学性能作为输出参数,经过训练,对S45CVS的屈服强度、抗拉强度、延伸率、面缩率、冲击功进行了预测.力学性能的预测结果与实测结果吻合较好,说明模型具有一定的精度,可用来对S45CVS的力学性能进行预测.
人工神经网络、力学性能、预测
TF1(冶金技术)
2011-07-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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