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赵玮玮

作品数:2 被引量:7H指数:2
供职机构:华北科技学院机电工程系更多>>
相关领域:金属学及工艺一般工业技术自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇金属学及工艺
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇低合金
  • 1篇低合金钢
  • 1篇低碳低合金
  • 1篇低碳低合金钢
  • 1篇学成
  • 1篇影响因素
  • 1篇时效
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇冷速
  • 1篇铝青铜
  • 1篇化学成分
  • 1篇工神经网络
  • 1篇合金
  • 1篇合金钢
  • 1篇RBF神经网...
  • 1篇人工神经网

机构

  • 2篇清华大学
  • 2篇华北科技学院
  • 1篇厦门大学

作者

  • 2篇白秉哲
  • 2篇赖惠先
  • 2篇由伟
  • 2篇赵玮玮

传媒

  • 1篇钢铁研究学报
  • 1篇金属热处理

年份

  • 2篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于RBF神经网络的QA110-5-5铝青铜时效处理硬度的预测被引量:3
2013年
用人工神经网络模型分析了时效参数对铝青铜硬度的影响。用"舍一法"训练了模型。模型对训练样本的计算值与实测值在散点图中沿着45°角平分线分布,统计学指标为:均方误差(MSE)为2.1388,相对均方误差(MSRE)为6.59%,拟合分值(VOF)为1.8301。用训练后的网络模型进行预测,得到的散点大致分布于45°角平分线附近,统计学指标为:均方误差为1.9512;相对均方误差为5.62%;拟合分值为1.7783。对时效参数的影响分析表明:时效温度和时效时间对硬度的影响,都存在一个最佳值,在时效温度和时效时间分别为450℃和30 min时,铝青铜的硬度达到最大值。
由伟赖惠先赵玮玮白秉哲
关键词:RBF神经网络铝青铜
用人工神经网络研究钢的硬度的影响因素被引量:5
2013年
用人工神经网络研究了化学成分及热处理工艺参数对低碳低合金钢的硬度的影响。首先设计了RBF型人工神经网络模型,用"舍一法"改进了模型,使其具有较好的预测性能。然后,用神经网络研究了化学成分和冷速对低碳低合金钢的硬度的定量影响。结果表明,碳的质量分数为0.11%~0.15%时,硬度随碳含量的增加而增大;硅的质量分数为0.24%~0.38%、锰的质量分数为0.94%~1.02%时,硬度值基本不变;铬的质量分数为0~0.6%时,硬度值呈增加趋势;镍的质量分数为0~0.04%时,硬度值基本不变;钼的质量分数为0~0.2%时,硬度值从HV 288降至HV 282;硼的质量分数为1%~2%时,硬度随含量增加而升高;钛、铌、钒的总质量分数为0.06%~0.14%时,硬度值基本不变;冷速从10℃/m增加至170℃/m,硬度值从HV 290增至HV 420。
由伟赵玮玮赖惠先白秉哲
关键词:低碳低合金钢化学成分冷速
共1页<1>
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