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基于薄板翻边回弹试验的RBF神经网络模型
被引量:
1
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作者
刘克进
杨沿平
钟志华
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期492-494,491,共4页
对薄板内凹、外凸翻边进行了回弹试验,借助混合水平的正交试验设计方法从试验数据中选择训练样本,建立了回弹的径向基函数神经网络模型。分析了训练样本集的大小对模型误差的影响,指出在训练样本不少于14个的情况下,模型具有较高的预测...
对薄板内凹、外凸翻边进行了回弹试验,借助混合水平的正交试验设计方法从试验数据中选择训练样本,建立了回弹的径向基函数神经网络模型。分析了训练样本集的大小对模型误差的影响,指出在训练样本不少于14个的情况下,模型具有较高的预测精度。
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关键词
回弹
试验
神经网络
训练样本集
神经网络模型
回弹试验
翻边
薄板
RBF
径向基函数
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职称材料
题名
基于薄板翻边回弹试验的RBF神经网络模型
被引量:
1
1
作者
刘克进
杨沿平
钟志华
机构
湖南大学现代车身教育部重点实验室
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期492-494,491,共4页
基金
国家自然科学基金福特专项(50122154)资助。
文摘
对薄板内凹、外凸翻边进行了回弹试验,借助混合水平的正交试验设计方法从试验数据中选择训练样本,建立了回弹的径向基函数神经网络模型。分析了训练样本集的大小对模型误差的影响,指出在训练样本不少于14个的情况下,模型具有较高的预测精度。
关键词
回弹
试验
神经网络
训练样本集
神经网络模型
回弹试验
翻边
薄板
RBF
径向基函数
Keywords
Springback, Experiment, Neural network, Training set
分类号
TG386 [金属学及工艺—金属压力加工]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于薄板翻边回弹试验的RBF神经网络模型
刘克进
杨沿平
钟志华
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2005
1
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