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利用极限学习机(ELM)研究了20Cr齿轮钢端淬硬度曲线和化学成分的预测,并将其预测结果与传统预测模型进行比较.结果表明,ELM可以根据齿轮钢的化学成分预测其淬透性,计算精度明显优于传统线性拟合及神经网络模型,同时ELM也能通过齿轮钢淬透性硬度曲线反测化学成分,元素含量误差在5％以内.
基于ELM的齿轮钢淬透性预测模型
【摘 要】
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利用极限学习机(ELM)研究了20Cr齿轮钢端淬硬度曲线和化学成分的预测,并将其预测结果与传统预测模型进行比较.结果表明,ELM可以根据齿轮钢的化学成分预测其淬透性,计算精度明显优于传统线性拟合及神经网络模型,同时ELM也能通过齿轮钢淬透性硬度曲线反测化学成分,元素含量误差在5％以内.
【机 构】
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上海理工大学 材料与化学学院,上海 200093;宝钢研究院,上海 201900
【出 处】
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金属热处理
【发表日期】
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2022年3期
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