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1.
利用灰色理论预测注水管道腐蚀速率的变化趋势   总被引:9,自引:0,他引:9  
针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测,同时为提高预测精度,对标准的GM(1,1)模型进行了合理改进,提出了4种改进方法:改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神经网络相结合(简称灰色神经网络)以及灰色理论和遗传算法(简称灰色遗传算法)相结合等。通过示例表明,经过改进后的4种方法预测精度都有所提高,特别是灰色理论和神经网络结合、灰色理论和遗传算法相结合预测得到的腐蚀速率和实测值能较好吻合,预测精度最高;因此可以运用这两种改进方法较准确地预测腐蚀速率随着时间的变化趋势。  相似文献
2.
BP神经网络及其在焊接中的应用   总被引:7,自引:4,他引:3  
介绍了BP(Back Propagation)神经网络在焊接中的广泛应用,综述了其在焊接领域,如焊接接头质量预测与监控、焊接工艺参数设计、焊缝成形控制、焊缝跟踪以及焊接缺陷的检测等方面的应用现状,同时展望了神经网络在焊接中的应用趋势。  相似文献
3.
对含钒10%的高速钢,利用铁磁性法测量了经900℃~1100℃淬火、250℃~600℃回火后其残余奥氏体含量。基于测量的实验数据,利用BP神经网络建立了残余奥氏体含量与热处理温度的非线型关系模型。结果表明:良好训练的BP网络模型可以较准确预测不同淬火、回火温度条件下残余奥氏体的含量。预测结果揭示了淬火、回火温度对残余奥氏体含量的影响规律,为生产中优化热处理工艺、控制残余奥氏体含量提供了一种新的方法。  相似文献
4.
BP神经网络补偿热变形误差的研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
在精密加工中,由于热变形引起的误差占整个系统误差的40%-60%[1] ,这说明对热变形进行深入研究和找出其规律并提出相应的补偿措施是十分必要的。本文是以CK616-1简易数控车床为实验对象,在对其热误差分析的基础上进行热误差建模,并结合改进的BP神经网络给出了具体实现的方法,对提高机床的加工精度有着极其重要的意义。  相似文献
5.
利用人工神经网络预测热连轧精轧机组带钢宽度变化   总被引:4,自引:0,他引:4  
吕程  谷立军 《上海金属》1998,20(4):36-39
采用BP神经网络方法代替传统的数学模型预测精轧机组轧制带钢的宽度变化,以提高热轧带钢的宽度精度,并进行了不同网络结构的比较研究。结果表明,BP神经网络方法优于传统数学模型方法,其预测值与实测值的标准差减小了51.9%。  相似文献
6.
BP神经网络的弯辊力预设定优化   总被引:3,自引:3,他引:0  
常安  邸洪双  佟强  白金兰  阳代军 《轧钢》2006,23(5):55-57
针对国内某厂六辊单机架可逆冷轧机预设定弯辊力与实际轧制过程中弯辊力偏差较大的问题,采用了BP神经网络对其进行优化,结果其精度比回归的弯辊力模型的精度有显著提高,可使弯辊力预设定精度控制在15%以内,并为实现弯辊力的闭环控制奠定了基础。  相似文献
7.
粗轧过程轧制力BP神经网络预报   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用BP神经网络 ,以某热轧厂粗轧机组数据库中的数据为训练样本 ,采用两种训练方案 ,对粗轧过程轧制力进行预测。BP网络的预报精度 ,既与训练样本的选取有关 ,又与隐层节点的个数以及相对化系数的大小有着密切的联系。以上因素选取得当 ,能够提高网络的预报精度 ,若选取不当 ,则降低网络的预报精度  相似文献
8.
基于MATLAB神经网络工具箱的BP神经网络状态监控器   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了MATLAB神经网络工具箱的主要函数与算法,并基于MATLAB神经网络工具箱,设计了BP神经网络状态监控器,应用线性回归分析对其进行了校验,同时以实例验证了其有效性和正确性。  相似文献
9.
BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
杨树莲 《机床与液压》2006,(7):244-245,252
介绍了BP网络的原理、算法,并用BP网络对采煤机截割部齿轮箱机械传动系统的故障进行了趋势预测。经过地面模拟加载实验及井下验证,证明用人工神经网络可较好地预报机器故障,变被动维修为视情维修,可节省大量的设备维修费用,为合理安排生产计划及设备检修提供了可靠的依据。  相似文献
10.
基于改进BP神经网络的控制图模式识别系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种基于激励函数参数可调和动态阈值的改进BP神经网络控制图模式识别算法,并优化Monte Carlo工序数据模拟方法,使样本数据更具与实际生产数据相同的质量特性.根据改进后的网络参数迭代公式,将预处理后的样本数据作为输入对该神经网络识别器进行训练,训练结果用于生产过程的控制图模式识别.改进BP神经网络识别器的拓扑结构简单,在保证识别精度的前提下,提高识别速度,改善神经网络的泛化能力.最后,通过计算机模拟和生产现场应用验证该算法的可行性.  相似文献
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