鋼材性能和工藝參數(shù)的交叉預測模型研究.pdf

1、由于汽車、船舶、高鐵、航空航天等的飛速發(fā)展,社會對高性能鋼材的需求量不斷增加,如何減低鋼材生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率并保證質量已成為當務之急。實踐證明,鋼材性能和生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)之間存在典型的非線性映射關系,無法在研究中用普通的數(shù)學模型進行描述,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡不需要預先設定函數(shù)形式,能夠對強非線性數(shù)據(jù)進行建模、擬合和預測,在處理復雜的多元非線性問題時具有良好的性能。但由于難以克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡在初始權值和閾值選取方面的難度,以及易陷入局部

2、最優(yōu)解等固有缺陷,目前對鋼材性能進行預測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型還不夠完善。
　　 為了克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的固有缺陷,增強其在鋼材生產(chǎn)實踐和事故調查中應用實效,提出了對BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的改進措施,并通過排列組合建立了鋼材性能、溫控工藝和化學成分添加工藝三組數(shù)據(jù)的6種交叉預測模型。該方法將遺傳算法與小,蟲境技術和禁忌算法相結合,優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡初始權值和閾值的選取,避免陷入局部最優(yōu)解;利用Cauchy誤差估計器代替?zhèn)鹘y(tǒng)均方差估計器,