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基于神经网络的IF钢性能预报

中文摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
1.绪论第9-13页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 研究现状第9-11页
    1.3 本文研究方法第11页
    1.4 本文内容及结构第11-13页
2.IF钢简介第13-21页
    2.1 IF钢的生产工艺流程第13页
    2.2 IF钢力学性能的影响因素第13-15页
        2.2.1 IF钢的成分控制第13-14页
        2.2.2 IF钢的制备工艺条件第14-15页
    2.3 IF钢的微观组织控制第15-21页
        2.3.1 织构第15-16页
        2.3.2 金相组织第16-19页
        2.3.3 第二相粒子第19-21页
3.基于互信息的预测模型输入特征选取第21-36页
    3.1 特征选择第21-22页
    3.2 互信息基础理论第22-26页
        3.2.1 熵第22-23页
        3.2.2 条件熵和联合熵第23-24页
        3.2.3 互信息第24-26页
    3.3 BP网络第26-28页
        3.3.1 BP网络结构第26-27页
        3.3.2 BP网络算法的原理第27-28页
    3.4 基于互信息的预测模型输入特征选取第28-36页
        3.4.1 实验材料第28页
        3.4.2 屈服强度模型的输入特征选取第28-30页
        3.4.3 抗拉强度模型的输入特征选取第30-31页
        3.4.4 延伸率模型的输入特征选取第31-32页
        3.4.5 r值模型的输入特征选取第32-34页
        3.4.6 n值模型的输入特征选取第34-36页
4.IF钢性能预报模型的建立第36-47页
    4.1 ANFIS网络设计原理第36-39页
        4.1.1 ANFIS网络结构第36-37页
        4.1.2 ANFIS网络的训练第37-39页
    4.2 IF钢性能预报模型的建立第39-45页
        4.2.1 屈服强度模型的建立第39-41页
        4.2.2 抗拉强度模型的建立第41-42页
        4.2.3 延伸率模型的建立第42-43页
        4.2.4 r值模型的建立第43-44页
        4.2.5 n值模型的建立第44-45页
    4.3 本章小结第45-47页
5.结论第47-49页
参考文献第49-52页
附录A ANFIS网络的输入、输出参数第52-60页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第60-61页
致谢第61-62页
作者简介第62-63页

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