采用神经网络预估法建立板材力学性能预测模型

摘要：

为提高产品质量,降低产品成本,开发了板材的屈服强度、抗拉强度、延伸率等力学性能的预测模型;介绍了建立热轧带钢力学性能质量模型的数据挖掘过程;用普通神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型,模型预测结果的5%命中率是0.508;然后,提出一种新的建模方法--预估法,该方法是以三层BP神经网作为基本模型,通过增加模型层数,缩小底层子模型的预测范围,从而提高模型的泛化能力,这种方法的关键问题是能够对测试数据实现正确分类;利用该方法建立起质量模型,预测结果的5%命中率达到0.706,完全可以满足现实生产需要.

关键词：神经网络、热轧带钢、预估法

所属期刊栏目：18

分类号：TG335.5(金属压力加工)

在线出版日期：2010-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1756-1758