体育器材热处理工艺的神经网络算法优化

doi:10.14158/j.cnki.1001-3814.2018.16.065

CORC > 兰州理工大学 > 兰州理工大学

	体育器材热处理工艺的神经网络算法优化
	蔺建 1; 张强 2
刊名	热加工工艺
	2018
卷号	47 期号:2018年16期页码:248-250+253
关键词	体育器材神经网络热处理工艺拉伸性能耐磨损性能
ISSN号	ISSN：1001-3814
DOI	10.14158/j.cnki.1001-3814.2018.16.065
英文摘要	以产品类型、固溶温度、固溶时间、时效温度、时效时间作为输入层函数,以拉伸性能和耐磨损性能作为输出层函数,采用5×30×6×2的四层拓扑结构构建了优化体育器材热处理工艺的神经网络模型,并对此模型进行了训练、预测、验证和生产线应用。结果表明,该神经网络优化模型预测精度高,预测误差在2.3%~4.2%;用此神经网络模型优化的热处理工艺参数比生产线传统用工艺的试样抗拉强度增大了5.8%,磨损体积减小了54%,拉伸性能和耐磨损性能均得到了明显提高。
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WOS研究方向	Metallurgy & Metallurgical Engineering
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6323714
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/1750]
专题	兰州理工大学材料科学与工程学院
作者单位	1.西京学院体育教育中心, 西安, 陕西 710123, 中国 2.兰州理工大学材料科学与工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	蔺建,张强. 体育器材热处理工艺的神经网络算法优化[J]. 热加工工艺,2018,47(2018年16期):248-250+253.
APA	蔺建,&张强.(2018).体育器材热处理工艺的神经网络算法优化.热加工工艺,47(2018年16期),248-250+253.
MLA	蔺建,et al."体育器材热处理工艺的神经网络算法优化".热加工工艺 47.2018年16期(2018):248-250+253.