【摘 要】
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采用BP神经网络算法对08F钢和40Cr在温锻温度范围内流动应力的实验数据进行处理,建立起预测材料温锻流动应力的BP网络模型.同传统回归方法相比,该方法不需事先判断变形温度t
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采用BP神经网络算法对08F钢和40Cr在温锻温度范围内流动应力的实验数据进行处理,建立起预测材料温锻流动应力的BP网络模型.同传统回归方法相比,该方法不需事先判断变形温度t、应变速率ε(*)/(-)、应变ε与流动应力σ的复杂关系,而是通过对大量离散样本进行多次训练,找出蕴含在t、ε(*)/(-)、ε与σ之间的本质联系.结果表明 ,训练好的神经网络模型能够比较准确地描述温锻成形时t、ε(*)/(-)、ε与σ的关系,从而预测出材料在一定变形条件下的σ.
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