基于神经网络的金属变形抗力预测  

Prediction of metal flow stress by neural network

作　　者：张洛明[1] 孟令启[1] 韩丽丽 马金亮[1] 

机构地区：[1]郑州大学机械工程学院,郑州450052 [2]国电郑州机械设计研究所,郑州450052

出　　处：《塑性工程学报》2007年第1期6-9,共4页Journal of Plasticity Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50275094)

摘　　要：以恒变速率凸轮压缩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,建立了优质碳素结构钢的变形抗力预测模型。通过该网络的μ参数的自适应调整,提高了收敛速度,使金属塑性变形抗力的预测精度大为提高。Based on the data obtained from cam plastometer, this paper calculated the model of flow stress in high quality carbon steel. The calculating method uses the self-suit adjustment of the parameter μ in the network to increase the convergence speed and then to improve the prediction accuracy of metal flow stress.

关 键 词：金属变形抗力 BP网络 预测 

分 类 号：TF3[冶金工程—冶金机械及自动化]