黄铜/铝双金属轧后厚比预测的神经网络模型

摘要

采用正交实验方法,对不同原始厚度、不同原始厚比和压下率的复合板进行轧制实验,发现不同的轧制工艺条件对成品厚比影响较大.对试验数据进行了神经网络建模.训练发现, 在目标函数为0.05、隐层节点数为5、学习率为0.1时,系统误差较小.利用所建立的网络模型对其它8组不同实验条件下的成品厚比进行了预测,发现预测数据与实验数据吻合良好(总拟合度为 8.7%).说明神经网络模型很适合拟合轧制工艺参数和双金属板厚度比之间的非线性关系.