基于PSO-BP神经网络的汽车用铸造AZ91镁合金晶粒尺寸的预测

论文摘要

采用BP神经网络研究了铸造AZ91镁合金的晶粒尺寸随浇注温度和冷却条件的变化,对铸造AZ91镁合金的晶粒尺寸进行了预测。发现BP神经网络对晶粒尺寸的预测最大误差为11%。为了提高预测精度,本文引入了粒子群算法（PSO）以优化BP神经网络。结果表明,经过优化的PSO-BP神经网络的预测精度大大提高,对晶粒尺寸的预测误差均低于5%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张勇,李恒灿,梁明亮

关键词: 镁合金,晶粒尺寸,神经网络

来源: 热加工工艺 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺

单位: 郑州铁路职业技术学院,华北水利水电大学机械学院

基金: 河南省科技攻关项目(152102210115)

分类号: TG146.21;TG292

DOI: 10.14158/j.cnki.1001-3814.2019.03.025

页码: 105-107+111

总页数: 4

文件大小: 507K

下载量: 109

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