冯峰
- 作品数：4 被引量：13H指数：1
- 供职机构：中国科学院金属研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：金属学及工艺更多>>
- 耦合物理冶金和神经网络方法预测钢材的性能
- 本文提出一种物理冶金和神经网络相结合的方法来预测钢材的力学性能。首先,根据热轧件的工艺过程,应用物理冶金方法判断钢材在线的再结晶过程与相变过程,推断最终相的组织,应用回归分析的方法,建立包括成分、组织及个别工艺参数的多重...
- 莫春立李殿中冯峰李强詹志东
- 关键词：热轧带钢神经网络
- 文献传递
- 应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能被引量：13
- 2003年
- 针对Q235B热轧带钢性能预测系统,提出一种回归分析和神经网络相结合的方法来预测其力学性能.首先,测量材料最终相的组成与铁素体的晶粒度,应用多重回归分析的方法,建立成分、相体积分数、晶粒尺寸与抗拉强度、屈服强度、延伸率的对应关系.另一方面,采用BP神经网络方法,结合相变动力学模型的计算数据,通过大量数据的自学习训练,完成神经网络模型对抗拉强度、屈服强度、延伸率的预测.预测结果表明,应用神经网络和回归分析方法,具有较高的预测精度.
- 莫春立李强李殿中冯峰詹志东
- 关键词：热轧带钢神经网络
- 带钢热轧组织性能离线预报与在线监测系统软件开发与应用
- 李殿中沙孝春黄成江翁宇庆李依依黄浩东张晓钢兰勇军莫春利张玉妥佟铭明冯峰关菊范垂林詹志东
- 该软件是具有自主知识产权的热轧过程组织性能预报软件。软件建立了以碳素钢及碳锰钢带钢热轧全过程温度演变模型为主的一系列工艺模型，温度模型中考虑了除磷、空冷、水冷、变形热、摩擦热和接触传热的影响，预报精度高。在测温点粗轧出口...
- 关键词：
- 关键词：带钢在线监测
- 应用人工智能技术的热轧带钢组织性能预报模型
- 为了提高热轧带钢的组织性能预报精度,尤其是对钢材延伸率的预报,通过对国内某厂17××mm热连轧机组进行考察及调研,对其工艺特点进行了细致的分析,并采集了大量的生产样品,在观察、测量样品及工艺分析的基础上,结合传统物理模型...
- 冯峰李殿中莫春立李强
- 关键词：人工智能神经元网络BP模型热连轧组织性能预报
- 文献传递
