基于RBF神经网络的热轧碳钢变形抗力预测

被引：5

作者：

王海龙

孟令启

马金亮

徐如松

机构：

[1] 郑州大学机械工程学院

来源：

郑州大学学报(理学版) | 2007年 / 03期

关键词：

RBF神经网络; 变形抗力; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TG335.11 [热轧];

学科分类号：

摘要：

以凸轮式高速形变试验机得到的实验数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了碳钢的变形抗力与其化学成分、变形温度、变形程度及变形速度对应关系的RBF神经网络预测模型.通过对函数newrb()中宽度系数的调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.结果表明,与传统的BP网络模型相比较,RBF网络模型具有更高的精度和较强的泛化能力.

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页数：5

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