利用人工神经网络模型建立钢的回火方程

摘要：

该文利用人工神经网络（Ｂ－Ｐ网络）模型来模拟钢的回火曲线，经过对网络的权值和阀值的训练，可以使用根据神经网络结构所建立的数学模型在整个回火温度范围内模拟钢的回火曲线。选择了２Ｃｒ１３、４０Ｃｒ钢的回火硬度数据作为计算实例，分别代表不同类型的回火曲线。结果表明：采用Ｂ－Ｐ网络模型来模拟钢的回火曲线，网络在整个回火温度范围内既可完成回火温度、回火时间到回火硬度的映射，而且可以获得比较高的拟合精度。

关键词： 神经网络 Ｂ－Ｐ算法 回火硬度 回火方程

作者: 吴良

作者单位: 纺织大学机械系(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七次全国热处理大会

会议地点: 洛阳

会议语种:中文

页码: 332～336

在线出版日期: 1999-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）