| 应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能 |
| 莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东
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| 2003-10-11
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| 期号 | 10页码:1110-1114 |
| 摘要 | 针对Q235B热轧带钢性能预测系统,提出一种回归分析和神经网络相结合的方法来预测其力学性能.首先,测量材料最终相的组成与铁素体的晶粒度,应用多重回归分析的方法,建立成分、相体积分数、晶粒尺寸与抗拉强度、屈服强度、延伸率的对应关系.另一方面,采用BP神经网络方法,结合相变动力学模型的计算数据,通过大量数据的自学习训练,完成神经网络模型对抗拉强度、屈服强度、延伸率的预测.预测结果表明,应用神经网络和回归分析方法,具有较高的预测精度. |
| 部门归属 | 中国科学院金属研究所,中国科学院金属研究所,中国科学院金属研究所,中国科学院金属研究所,中国科学院金属研究所 沈阳 110016,沈阳工业学院材料科学与工程分院,沈阳 110168,沈阳 110016,沈阳 110016,沈阳 110016,沈阳 110016
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| 关键词 | 热轧带钢
神经网络
回归
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.imr.ac.cn/handle/321006/25977
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| 专题 | 中国科学院金属研究所
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东. 应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能[J],2003(10):1110-1114.
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| APA |
莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东.(2003).应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能.(10),1110-1114.
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| MLA |
莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东."应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能"..10(2003):1110-1114.
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