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BP Neural Network of Continuous Casting Technological Parameters and Secondary Dendrite Arm Spacing of Spring Steel

钢铁研究学报(英文版)

关键词: BP神经网络模型 , 二次枝晶臂间距 , 工艺参数 , 弹簧钢 , 连铸 , 工艺技术参数 , 偏析行为 , 冷却速度

中厚板轧制过程智能化温度预报模型

谭文 , 刘振宇 , 支颖 , 吴迪 , 郑芳 , 王巍

钢铁研究学报

采用有限元(FEM)程序模拟计算了中厚板轧制过程中的温度变化,得到与实测温度符合甚好的模拟结果.以模拟计算结果为基础,建立了BP神经网络和回归温度预报模型.采用两种模型对中厚板热轧过程中轧件表面温度变化情况进行了预报.结果表明,神经元网络模型的预报值较回归模型更接近FEM模拟计算值和实测值,可将神经元网络模型应用于中厚板轧制过程中轧件表面温度变化的在线预报.

关键词: BP神经网络模型 , 回归模型 , 在线温度预报 , 中厚板轧制

海水腐蚀速率的不等时距灰色模型与BP神经网络模型组合预测

经建芳 , 邓富康 , 李康春 , 黄福川

材料保护

金属在海水中的腐蚀机理及变化规律十分复杂,且采集腐蚀数据存在时间间隔不均匀、数据量小等问题,难以获取准确数据.基于灰色系统理论,提出运用能够适应具有无规律的采集时序数据的不等时距GM(1,1)模型对金属海水腐蚀速率进行建模,并引入了BP人工神经网络模型对预测结果进行残差修正,以提高预测精度.以A3钢与15MnMoVN钢腐蚀行为作为实例,进行预测和分析.结果显示:不等时距GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型的预测效果明显优于单一预测模型,能更真实地反映海水腐蚀的变化趋势,因而具有较高应用价值.

关键词: 海水腐蚀 , 不等时距GM(1,1)模型 , BP神经网络模型 , 预测

两种神经网络模型在材料领域中的应用

朱伟 , 龚红英 , 张质良 , 娄臻亮 , 刘晖 , 周士侃

材料导报

简要介绍了基于BP反向误差传播算法和自组织特征映射算法的神经网络模型的基本原理和在材料领域中的应用.

关键词: 神经网络 , BP神经网络模型 , Kohonen自组织特征映射神经网络模型

基于BP神经网络模型的Ni-TiN镀层耐磨性预测研究

彭绪山 , 章晓敏 , 马春阳

人工晶体学报

采用超声电沉积方法,在C470型压缩机阀片表面制备Ni-TiN镀层.利用扫描电镜、X射线衍射仪和摩擦磨损试验机研究Ni-TiN镀层表面形貌、组织结构及耐磨性,并采用BP神经网络模型预测Ni-TiN镀层的磨损量.结果表明,BP神经网络模型的最佳结构组成为3×9×l,其预测值与实验值的拟合度R=0.99938,相对误差最大值与最小值分别为1.67％和0.63％.当TiN粒子浓度为8 g/L、超声波功率180 W、电流密度4 A/dm2时,Ni-TiN镀层表面犁沟较浅,磨损量较小.Ni-TiN镀层中存在Ni和TiN相,镍的衍射峰分别位于44.82°、52.22°和76.78°,TiN的衍射峰分别位于38.48°、42.82°和66.54°.

关键词: BP神经网络模型 , Ni-TiN镀层 , 耐磨性