【摘 要】
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以SiC添加量、搅拌转速、搅拌时间、模具预热温度和浇注温度为5个输入层神经单元参数,以抗拉强度为输出层神经单元参数,采用不同训练函数,构建3层结构的铝基复合材料搅拌铸造工艺优化神经网络模型.结果 表明:与traingd训练函数相比,采用trainlm训练函数的神经网络模型平均相对训练误差从4.4％减小到2.6％、收敛时的迭代运算次数从7924次减少到5186次.以trainlm函数作为训练函数的神经网络模型平均相对预测误差为2.7％,可用于实际的铝基复合材料搅拌铸造工艺优化.
【机 构】
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漯河医学高等专科学校,河南漯河462002;海南师范大学材料科学系,海南海口571158
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以SiC添加量、搅拌转速、搅拌时间、模具预热温度和浇注温度为5个输入层神经单元参数,以抗拉强度为输出层神经单元参数,采用不同训练函数,构建3层结构的铝基复合材料搅拌铸造工艺优化神经网络模型.结果 表明:与traingd训练函数相比,采用trainlm训练函数的神经网络模型平均相对训练误差从4.4％减小到2.6％、收敛时的迭代运算次数从7924次减少到5186次.以trainlm函数作为训练函数的神经网络模型平均相对预测误差为2.7％,可用于实际的铝基复合材料搅拌铸造工艺优化.
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