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基于BP神经网络的冷轧带钢的力学性能预测

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摘要

利用BP神经网络的方法预测SPCC冷轧带钢产品力学性能并以现场得到的化学成分(C、Si、Mn、P、S、Al)和工艺参数(退火温度、轧制速度)正交试验数据为基础,采用离线学习的方法得出网络的预报值.

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来源
《中国重型装备》 |2006年第3期|38-40|共3页
作者
侍红岩; 廖湘辉; 朱颖杰;
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作者单位

内蒙古民族大学,内蒙古,028200;

内蒙古民族大学,内蒙古,028200;

重庆钢铁集团公司,重庆,400081;

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正文语种 chi
中图分类机械性能（力学性能）;
关键词
BP神经网络; 冷轧带钢; 化学成分; 工艺参数; 预测模型;

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