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以4200 軋機(jī)軋制的大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用Matlab 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，建立了
軋制變形區(qū)的應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)與軋前厚度、軋后厚度的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)分析應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)的影響因素，結(jié)合傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，確立了網(wǎng)絡(luò)的輸入層參數(shù)，并對(duì)函數(shù)newrb()中寬度系數(shù)spread 的試驗(yàn)調(diào)整，確定了最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式，提高了模型的預(yù)測(cè)精度,并與BP 和Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比較，結(jié)果表明，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好地適用于金屬應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)模型。
軋制變形區(qū)的應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)與軋前厚度、軋后厚度的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)分析應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)的影響因素，結(jié)合傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，確立了網(wǎng)絡(luò)的輸入層參數(shù)，并對(duì)函數(shù)newrb()中寬度系數(shù)spread 的試驗(yàn)調(diào)整，確定了最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式，提高了模型的預(yù)測(cè)精度,并與BP 和Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比較，結(jié)果表明，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好地適用于金屬應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)模型。
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