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基于BP神经网络的SCR连铸连轧法生产Cu合金电车线坯的成分与性能关系预测
被引量：
5
1
作者
周朝萱
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2011年第19期49-51,54,共4页
对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本。结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差;所选用的BP神经网络模型能预测Cu合金的成分和性能的关系,抗拉强度预测误差低于10%...
对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本。结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差;所选用的BP神经网络模型能预测Cu合金的成分和性能的关系,抗拉强度预测误差低于10%;电阻率预测误差低于5%,达到了预期目标。
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关键词
SCR连铸连轧
铜合金
组成
性能
BP神经网络
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职称材料
题名
基于BP神经网络的SCR连铸连轧法生产Cu合金电车线坯的成分与性能关系预测
被引量：
5
1
作者
周朝萱
机构
攀枝花学院
出处
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2011年第19期49-51,54,共4页
文摘
对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本。结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差;所选用的BP神经网络模型能预测Cu合金的成分和性能的关系,抗拉强度预测误差低于10%;电阻率预测误差低于5%,达到了预期目标。
关键词
SCR连铸连轧
铜合金
组成
性能
BP神经网络
Keywords
SCR continuous casting and rolling process
copper alloy
composition
performance
BP neural network
分类号
TG244 [金属学及工艺—铸造]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络的SCR连铸连轧法生产Cu合金电车线坯的成分与性能关系预测
周朝萱
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2011
5
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