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以11个差压铸造工艺参数作为输入层参数,以抗拉强度作为输出层参数,构建了11×55×5×1四层结构的铝合金差压铸造工艺优化神经网络模型。结果表明,神经网络模型的平均相对训练误差2.8%,平均相对预测误差为2.9%,模型具有较强的预测能力和较佳的预测精度。
基于神经网络算法的铝合金差压铸造工艺优化研究
【摘 要】
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以11个差压铸造工艺参数作为输入层参数,以抗拉强度作为输出层参数,构建了11×55×5×1四层结构的铝合金差压铸造工艺优化神经网络模型。结果表明,神经网络模型的平均相对训
【机 构】
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河南农业职业学院; 河南城建学院;
【出 处】
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热加工工艺
【发表日期】
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2018年07期
【基金项目】
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河南省教育厅项目(15A413008)
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