| 基于BP神经网络梯度下降算法的7003铝合金热处理工艺优化 |
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| 引用本文： | 任建平,宋仁国,陈小明,张宇,李红霞.基于BP神经网络梯度下降算法的7003铝合金热处理工艺优化[J].宇航材料工艺,2009,39(4). |
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| 作者姓名： | 任建平 宋仁国 陈小明 张宇 李红霞 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学机械制造及自动化教育部重点实验室,杭州,310014 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为有效缩短7003铝合金热处理工艺,采用误差回转(BP)神经网络控制的方案,利用梯度下降法导出网络算法,建立热处理工艺与硬度之间BP神经网络模型.结果表明:预测值和实测值吻合较好,克服了以往单因素实验法不能正确有效反映热处理工艺和硬度之间高度非线性、时变性的弱点.该方法为有效、快捷、经济地开发有色金属和黑色金属的热处理工艺优化提供了新的思路.
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| 关 键 词： | 误差回转神经网络 梯度下降算法 7003铝合金 热处理 |
Optimization of Heat Treatment of 7003 Aluminum Alloy Based on BP Neural Networks Gradient Descent Algorithms Ren Jianping] |
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