采用模糊神经网络，建立轧钢生产过程中30MnSi钢轧制温度、变形程序、变形速率和变形抗力之间的数学模型，预报金属塑性变形抗力。离线预报表明：模糊神经网络预报金属塑性变形抗力有较高的精度。
The mathematical model of rolling temperature, deformationdegree, deformation rate and deformation resistance is established for the purpose of predicting the metal-plastic deformation resistance in the process of steel rolling by means of fuzzy neural network. Off-line forecast shows that fuzzy neural network has high precision in predicting metal-plastic deformation resistance.
参考文献
| [1] | 周纪华;管克智.金属塑性变形阻力[M].北京:机械工业出版社,1989 |
| [2] | 张云明.人工神经网络的模型及其应用[M].上海:复旦大学出版社,1994 |
| [3] | 王士同.神经模糊系统及其应用[M].北京:北京航空航天大学出版社,1998 |
| [4] | 谭浩强.C程序设计[M].北京:清华大学出版社,1993 |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%