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人工神经网络在材料加工中的应用

作者：刘金 Publish: 2007-4-3 Hits:-

【中文题名】

人工神经网络在材料加工中的应用

【英文题名】

The Application of Artificial Neural Network in Materials Processing

【学科专业】

材料加工工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-4-3

【中关键词】

材料加工,人工神经网络,BP,预测,,

【英关键词】

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>

【论文摘要】

本文详实地描述了人工神经网络在材料加工工业中的应用,系统地介绍了BP人工神经网络模型的结构特点以及工作原理,并列举三个针对不同问题(铸造,焊接,塑性加工)所应用人工神经网络的具体应用示例。结果表明人工神经网络能够良好的处理试验工艺与试验结果之间的复杂的非线性关系,根据已经获得的数据,经过训练,最后能够准确预测结果,说明人工神经网络在处理此类问题,以及其它类似问题时都能够发挥其作用,以此达到节约能耗、易于环保、提高生产效率、降低成本、减少废品率,并且缩短了工人的劳动时间,减轻了工人的劳动强度的目的,因此,可以判断人工神经网络在材料加工工业中有着非常重要的应用价值,应对其在整个材料加工领域,尤其在铸造,焊接,锻压等方面进行积极的推广及广泛的应用。

【论文题纲】

提要	4-8
第1章绪论	8-16
1.1 选题的背景和研究意义	8-9
1.2 国内外关于人工神经网络的研究和发展概述	9-11
1.3 人工神经网络在材料工业中的应用	11-14
1.3.1 材料设计和性能预测	11
1.3.2 材料的检测	11-13
1.3.3 材料质量控制中的应用	13-14
1.3.4 金属热处理中的应用	14
1.4 本文研究内容	14-16
第2章人工神经网络	16-34
2.1 人工神经网络的基本知识	16-20
2.1.1 神经细胞的结构	16-17
2.1.2 人工神经网络的处理单元	17-18
2.1.3 人工神经网络的类型	18-19
2.1.4 人工神经网络的工作方式	19
2.1.5 人工神经网络的训练和学习方法	19-20
2.2 BP 人工神经网络模型	20-29
2.2.1 BP 算法训练的基本步骤	21-22
2.2.2 传统BP 算法讨论及改进	22-23
2.2.3 BP 模型的改进算法	23-26
2.2.4 BP 网络的设计	26-28
2.2.5 BP 网络模型的计算框图	28-29
2.3 MATLAB 与神经网络工具箱	29-34
2.3.1 MATLAB 简介	29-30
2.3.2 基于MATLAB 的神经网络工具箱	30-31
2.3.3 神经网络技术的选取	31
2.3.4 运用工具箱设计网络的原则和过程	31-34
第3章神经网络在铸造生产中的应用	34-49
3.1 神经网络在铸造生产中的应用	34-38
3.2 具体示例（用人工神经网络模型预测灰铸铁件的性能）	38-49
3.2.1 灰铸铁的介绍及应用	38-40
3.2.2 影响灰铸铁机械性能及铸造性能的几种因素	40-41
3.2.3 试验方案及实验过程	41-45
3.2.4 数据的训练及仿真	45-49
第4章人工神经网络在焊接中的应用	49-59
4.1 神经网络在焊接领域中的应用	49-50
4.2 具体应用示例（用人工神经网络预测铝基复合材料TLP 连接的接头性能）	50-59
4.2.1 铝基复合材料研究现状及其发展	51-53
4.2.2 颗粒增强型铝基复合材料TLP 连接	53-54
4.2.3 试验材料、方法及设备	54-56
4.2.4 数据的训练及仿真	56-59
第5章人工神经网络在塑性加工中的应用	59-69
5.1 神经网络在塑性加工中的应用	59-60
5.2 具体示例（利用BP 神经网络预测钢材单位挤压力）	60-69
5.2.1 挤压工艺的概念、特点和发展趋势	60-64
5.2.2 挤压力	64-66
5.2.3 试验	66
5.2.4 数据训练和仿真	66-69
第6章结论	69-70
参考文献	70-79
摘要	79-82
ABSTRACT	82-86
致谢	86

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388392



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