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赵博宁;
柳州铁道职业技术学院装备制造学院;
神经网络算法; 圆孔翻边件; 优化参数; 成形缺陷;
机译:基于翻边和成型过程的薄壁零件成型方法的研究
机译:基于人工神经网络(ANN)的金属粉末预成型件锻造工艺参数预测
机译:基于翻边和压花的薄壁零件成型工艺研究
机译:基于径向基函数人工神经网络(RBFANN)的塑料注射成型零件质量预测新方法
机译:基于现场观察和激励平衡,对由于静态和动态缺陷而导致的缺陷零件级别进行建模。
机译:提出的分析模型通过多层纤维预成型件在树脂浸渍成型过程中树脂浸渍过程中的缺陷形成预测
机译:基于逆过程模型的神经网络,用于成型件的尺寸控制
机译:超塑性成型不锈钢汽车零部件
机译:铸件的缺陷预测检测方法,铸件的制造方法,板坯的缺陷发生预测感测装置,具有模板件的缺陷发生预测感测装置的连续铸造设备
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的临界体积,该纯神经化合物可以输出基于整数的基于整数的值的基于分子的临界体积
机译:基于动作的过程中软件缺陷预测基于软件开发活动的软件缺陷预测技术
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