利用BP神经网络预测材料温锻流动应力

被引：24

作者：

林新波

张质良

阮雪榆

机构：

[1] 上海交通大学模具CAD国家工程研究中心

[2] 上海交通大学模具CAD国家工程研究中心上海

[3] 上海

来源：

上海交通大学学报 | 2002年 / 04期

关键词：

神经网络; 流动应力; 温锻;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.2002.04.005

中图分类号：

TG316.8 [锻造生产过程自动化];

学科分类号：

080201 ; 080503 ;

摘要：

采用 BP神经网络算法对 0 8F钢和 40 Cr在温锻温度范围内流动应力的实验数据进行处理 ,建立起预测材料温锻流动应力的 BP网络模型 .同传统回归方法相比 ,该方法不需事先判断变形温度 t、应变速率 ε·-、应变 ε与流动应力 σ的复杂关系 ,而是通过对大量离散样本进行多次训练 ,找出蕴含在 t、ε·-、ε与σ之间的本质联系 .结果表明 ,训练好的神经网络模型能够比较准确地描述温锻成形时 t、ε·-、ε与 σ的关系 ,从而预测出材料在一定变形条件下的 σ

引用

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共 6 条

[1] 模糊神经网络的局部调整快速学习算法附视频 [J].