資料介紹
以4200 軋機軋制的大量實測數(shù)據(jù)為基礎,利用Matlab 人工神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱,建立了
軋制變形區(qū)的應力狀態(tài)系數(shù)與軋前厚度、軋后厚度的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。通過分析應力狀態(tài)系數(shù)的影響因素,結合傳統(tǒng)的數(shù)學模型,確立了網(wǎng)絡的輸入層參數(shù),并對函數(shù)newrb()中寬度系數(shù)spread 的試驗調整,確定了最佳的網(wǎng)絡結構形式,提高了模型的預測精度,并與BP 和Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡模型相比較,結果表明,RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡能更好地適用于金屬應力狀態(tài)系數(shù)模型。
軋制變形區(qū)的應力狀態(tài)系數(shù)與軋前厚度、軋后厚度的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。通過分析應力狀態(tài)系數(shù)的影響因素,結合傳統(tǒng)的數(shù)學模型,確立了網(wǎng)絡的輸入層參數(shù),并對函數(shù)newrb()中寬度系數(shù)spread 的試驗調整,確定了最佳的網(wǎng)絡結構形式,提高了模型的預測精度,并與BP 和Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡模型相比較,結果表明,RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡能更好地適用于金屬應力狀態(tài)系數(shù)模型。
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