基于神经网络与粒子群优化算法的82B钢工艺条件的优化研究

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针对82B钢生产的数学模型不稳定、优化函数难以建立的问题,首先利用神经网络对这个复杂系统进行建模,然后利用建模得到的抗拉强度、延伸率和断面收缩率去确定粒子群优化算法(PSO)的适应度函数,进而得到82B钢生产时的最佳工艺条件。仿真结果表明,粒子群算法预测精度高、收敛速度快,可以有效地解决82B钢的优化问题。
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