鋼材性能和工藝參數(shù)的交叉預(yù)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(zhì)量已成為當(dāng)務(wù)之急。實(shí)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(guān)系,無法在研究中用普通的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要預(yù)先設(shè)定函數(shù)形式,能夠?qū)?qiáng)非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、擬合和預(yù)測,在處理復(fù)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(luò)在初始權(quán)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(jìn)行預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還不夠完善。
　　 為了克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的固有缺陷,增強(qiáng)其在鋼材生產(chǎn)實(shí)踐和事故調(diào)查中應(yīng)用實(shí)效,提出了對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)措施,并通過排列組合建立了鋼材性能、溫控工藝和化學(xué)成分添加工藝三組數(shù)據(jù)的6種交叉預(yù)測模型。該方法將遺傳算法與小,蟲境技術(shù)和禁忌算法相結(jié)合,優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值的選取,避免陷入局部最優(yōu)解;利用Cauchy誤差估計(jì)器代替?zhèn)鹘y(tǒng)均方差估計(jì)器,