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基于人工神经网络的锆合金酸洗工艺预测模型
基于人工神经网络的锆合金酸洗工艺预测模型
来源 :中国有色金属工业协会钛锆铪分会2012年锆行业大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ufo747
【摘 要】
:
本文基于Trainlm算法建立了锆合金管材酸洗工艺参数与氟残留的误差反向传播神经网络预测模型.模型输入层为内酸洗去除量、酸水转换时间和冲水洗时间,输出层为氟残留;网络模
【作 者】
:
Yu Junhui
Li xiaoning
Zhao Linke
Liu Chunguang
Li Qiming
于军辉
李小宁
刘春光
赵林科
刘蕾
杨辉
李启明
【机 构】
:
State Nuclear BaoTi Zirconium Industry Company,Baoji,721013,China
【出 处】
:
中国有色金属工业协会钛锆铪分会2012年锆行业大会
【发表日期】
:
2012年期
【关键词】
:
人工神经网络
锆合金
酸洗工艺
氟残留
神经网络预测模型
误差反向传播
转换时间
预测结果
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本文基于Trainlm算法建立了锆合金管材酸洗工艺参数与氟残留的误差反向传播神经网络预测模型.模型输入层为内酸洗去除量、酸水转换时间和冲水洗时间,输出层为氟残留;网络模型为3-8-1结构.预测结果表明,氟残留的相对误差绝对值的最大值为0.022%.
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