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基于BP神经网络的连续油管焊接热影响区性能预测

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【作者】 李继红李琳毕宗岳张敏

【Author】 LI Jihong1,LI Lin1,BI Zongyue1,2,ZHANG Min1(1.School of Material Science and Engineering,Xi′an University of Technology,Xi′an 710048,China; 2.Baoji Petroleum Steel Pipe Limited Company,Baoji 721008,China)

【通讯作者】 李琳,女,硕士研究生。

【机构】 西安理工大学材料科学与工程学院宝鸡石油钢管有限责任公司

【摘要】 通过热模拟实验获得连续油管焊接热影响区最薄弱区的力学特性,采用BP神经网络对该区域在不同工艺下的力学性能进行仿真预测,着重研究不同训练函数对网络性能的影响。通过不同训练函数条件下网络性能的对比分析,最终选取最优的网络模型对连续油管焊接热影响区最薄弱区的力学特性进行预测,获得较好的预测结果。

【基金】 陕西省教育厅自然科学基金资助项目(00k904);陕西省重点学科建设专项资金资助项目(00X901)
【所属期刊栏目】 试验研究 (2012年03期)
  • 【DOI】10.14024/j.cnki.1004-244x.2012.03.022
  • 【分类号】TG457.6
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】162
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