基于神经网络算法的铝合金差压铸造工艺优化研究

作者：陈新林; 胡帅; 董燕飞

来源：热加工工艺, 2018, 47(07): 99-101.

DOI：10.14158/j.cnki.1001-3814.2018.07.025

• 神经网络算法
• 铝合金
• 差压铸造
• 工艺优化
• 抗拉强度

以11个差压铸造工艺参数作为输入层参数,以抗拉强度作为输出层参数,构建了11×55×5×1四层结构的铝合金差压铸造工艺优化神经网络模型。结果表明,神经网络模型的平均相对训练误差2.8%,平均相对预测误差为2.9%,模型具有较强的预测能力和较佳的预测精度。

• 单位
  河南城建学院; 河南农业职业学院