摘要
材料的处理工艺和性能之间具有很强的非线性关系,人工神经网络是解决非线性映射关系的一种有效的方法。本文以离心铸造高速钢轧辊的热处理工艺与性能的关系为研究对象,以人工神经网络中的BP算法为基础,借助MATLAB工具设计出具有预测高速钢轧辊性能的网络模型,训练后的网络模型对高速钢轧辊的硬度进行预测,得到了较好的效果。
There is a very strong relationship between the heat treatment and properties of materials. Since the artificial neural network is effective to solve the nonlinear relationship. This study focused on the casting high speed steel roll, employed the back propagation algorithm of artificial neutral network and Matlab software to design the predicting model. With the trained model, the hardness of roll inner layer was predicted and the desired result was obtained.
出处
《铸造技术》
CAS
北大核心
2007年第11期1518-1521,共4页
Foundry Technology
基金
西安市科技工业攻关项目支持
项目号为GG04062
关键词
高速钢轧辊
热处理
BP神经网络
硬度
Casting high speed steel roll
Heat treatment
BP network
The forecasting of the properties
作者简介
邹德宁（1964-），女，山东烟台人，博士．研究方向：钢铁新材料制造过程的优化研究．
