深圳市科技计划项目(200737)
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
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- 相关机构：湖南大学深圳大学更多>>
- 发文基金：深圳市模具先进制造技术重点实验室开放基金广东省自然科学基金深圳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：金属学及工艺更多>>
- 基于粗糙集BP神经网络的AZ31镁合金挤压力快速预测模型被引量：2
- 2010年
- 利用粗糙集、BP神经网络和有限元模拟3种方法有机结合,对AZ31镁合金挤压力进行快速预测。针对BP神经网络结构中隐层神经元个数、输入层至隐层神经元间初始权值大小的确定,提出一种基于粗糙集理论优化BP网络结构的方法,通过粗糙集属性约简、属性权重确定,对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数及输入层至隐层神经元间初始权值,并应用于AZ31镁合金挤压力快速预测中,建立挤压工艺参数与挤压力间的非线性映射关系。与试验对比结果表明,该快速预测模型预测精度高,误差在5%以内;预测时间短,在10s左右。解决了传统挤压力预测中的精度差、效率低的问题。该方法还可推广应用到对挤压出口温度等参数的预测。
- 娄燕李落星蔡智华
- 关键词：AZ31镁合金粗糙集BP神经网络有限元模拟
