基于人工神经网络9Cr-1Mo钢流变行为的预测  

Prediction of Flow Stress of Steel 9Cr-1Mo Based on Artificial Neural Network

作　　者：史增芳[1,2] 

机构地区：[1]河南工业职业技术学院,河南南阳473009 [2]武汉理工大学,湖北武汉430070

出　　处：《铸造技术》2014年第9期1927-1929,共3页Foundry Technology

基　　金：湖南省教育科技厅资助项目(13C255)

摘　　要：以热压缩实验所得数据为基础,建立了BP人工神经网络模型,并对9Cr-1Mo钢的流变应力进行了预测。结果表明,神经网络模型预测值与实验值的相关系数达到0.999 8,平均误差为0.15%。该模型具有较高的预测精度和较好的泛化能力。The BP artificial neural network model was established based on the experimental values of hot compression, and the flow stress of the steel 9Cr-lMo was predicted. The results show that the correlation coefficient between the predicted and experimental values is 0.999 8, and the average error is -0.15%. The model has high prediction accuracy and good generalization.

关 键 词：流变应力 ANN 9CR-1MO钢 热压缩 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TG142.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]