基于神经网络的电弧增材制造铝合金力学性能预测

目的 预测不同工艺参数下电弧增材制造铝合金的力学性能。方法 通过实验建立了电弧增材制造6061铝合金及Ti C增强6061铝合金力学性能的数据集,并建立了一种以焊接电流、焊接速度、脉冲频率、TiC颗粒含量为输入,以屈服强度和抗拉强度为输出的神经网预测模型,对比了反向传播神经网络(BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)3种预测模型的精度。结果 与BP模型和PSO-BP模型相比,GA-BP预测模型具有更好的预测精度。其中,GA-BP模型预测6061铝合金屈服强度最佳结果的相关系数(R)为0.965,决定系数(R²)为0.93,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为2.35,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为2.67;预测Ti C增强的6061铝合金抗拉强度最佳结果的R=1,R²高达0.99,MAE为0.46,RMSE为0.49,GA-BP具有良好的预测精度。结论 BP、PSO-BP、GA-BP 3种神经网络模型可以用来预测电弧增材制造...     

基于BP神经网络算法的316L不锈钢极薄带热处理力学性能预测

目的 为了预测不锈钢极薄带热处理后的力学性能、优化热处理工艺以及实现热处理工艺的智能控制,构建基于BP算法的神经网络模型。方法 以316L不锈钢极薄带为研究对象,进行热处理试验和拉伸试验,通过以热处理的退火温度、保温时间和取样方向作为输入层参数,以屈服强度、抗拉强度、断后伸长率作为输出层参数,采用BP算法构建了316L不锈钢极薄带力学性能预测的思维进化算法优化BP神经网络模型,并进行模型的预测和应用验证,考虑不同隐含层节点数及不同BP神经网络模型对性能的影响。结果 思维进化算法优化的BP神经网络模型测试集的屈服强度、抗拉强度和断后伸长率的平均相对误差分别为8.92%、5.21%和9.28%,训练集相关系数为0.980 94。思维进化算法优化BP网络单、双隐含层误差总和最低分别为0.578 6和0.546 9,BP网络与思维进化算法优化的BP网络误差总和最低分别为0.579 9和0.546 9。结论 思维进化算法优化BP神经网络模型具有较好的预测能力和泛化能力,以及较高的预测精度。与企业现用生产工艺相比,采用模型优化后热处理工艺的综合力学性能有显著提高。     

不同保鲜袋包装对水蜜桃贮藏品质的影响

目的 研究不同保鲜袋包装对水蜜桃贮藏品质的改善效果,为水蜜桃贮藏保鲜提供技术指导.方法 以"玉露"水蜜桃为研究对象,采用聚乳酸可降解保鲜袋、纳米保鲜袋包装,在0℃下贮藏12 d后转至26℃下贮藏,以普通市售聚乙烯保鲜袋包装的水蜜桃作为空白对照.在低温贮藏期间每隔4 d测定水蜜桃的感官评价、硬度、质量损失率、呼吸强度、抗氧化酶活性等理化指标,在常温贮藏期间每天测定上述指标.结果 用市售保鲜袋包装的水蜜桃在低温下贮藏12 d就会发生严重腐烂变质,失去商业价值,转入常温后,腐烂愈发严重.采用聚乳酸可降解保鲜袋和纳米保鲜袋包装的水蜜桃在贮藏期12 d时的质量损失率分别为2.13％和1.52％,可溶性固形物含量(质量分数)分别为13.43％和13.3％,且无腐烂果实.结论 纳米保鲜袋包装可以减少水蜜桃水分的流失,保持水蜜桃的硬度、口感和风味,增加其抗氧化酶活性,提高其商品价值,有效延长水蜜桃货架期.     

基于遗传算法优化BP神经网络的可食用油墨粘度的预测

目的 通过研究遗传算法优化BP神经网络建立自变量与因变量之间的关系,从而对可食用油墨的粘度进行预测和模拟.方法 在前期关于可食用油墨的研究基础上,以醋酸浓度、壳聚糖用量、酒精用量、研磨速度为自变量,以配制得到的油墨粘度作为因变量,利用正交实验设计实验,运用BP神经网络结合遗传算法对可食用油墨的粘度进行预测和模拟.结果 以正交实验设计得到30组实验数据,利用Matlab 2018a软件中GAOT遗传算法工具箱,经过38次迭代训练,得到收敛精度为10-4的神经网络,粘度的预测值与对应的真实值相对误差介于0.05％～3.7％,拟合度R2值为0.8672,表明该神经网络对可食用油墨的粘度具有较好的预测能力和较高的预测精度.结论 遗传算法优化BP神经网络可以用来预测和模拟可食用油墨的粘度,可以将神经网络拓展到可食用油墨其他性能的评价体系中,从而对可食用油墨的生产和应用提供指导性的建议.     

Prediction of autoignition temperatures of organic compounds by the structural group contribution approach

A model to predict the autoignition temperatures (AIT) of organic compounds is proposed based on the structural group contribution (SGC) approach. This model has been built up using a 400-compound training set; the fitting ability for these training data is 0.8474, with an average error of 32K and an average error percentage of 4.9%. The predictive capability of the proposed model has been demonstrated on an 83-compound validation set; the predictive capability for these validation data is about 0.5361, with an average error of 70K and an average error percentage of 11.0%. The proposed model is shown to be more accurate than those of other published works. This improvement is largely attributed to the modifications of the group definitions for estimating the AIT instead of the type of empirical model chosen. Through the Q(2) value and hypothesis testing, it was found that the empirical model should be chosen as a polynomial of degree 3. As compared to the known errors in experimentally determining the AIT, the proposed method offers a reasonable estimate of the AIT for the organic compounds in the training set, and can also approximate the AIT for compounds whose AIT is as yet unknown or not readily available to within a reasonable accuracy.     

Prediction of flow stress in dynamic strain aging regime of austenitic stainless steel 316 using artificial neural network

Flow stress during hot deformation depends mainly on the strain, strain rate and temperature, and shows a complex nonlinear relationship with them. A number of semi empirical models were reported by others to predict the flow stress during deformation. In this work, an artificial neural network is used for the estimation of flow stress of austenitic stainless steel 316 particularly in dynamic strain aging regime that occurs at certain strain rates and certain temperatures and varies flow stress behavior of metal being deformed. Based on the input variables strain, strain rate and temperature, this work attempts to develop a back propagation neural network model to predict the flow stress as output. In the first stage, the appearance and terminal of dynamic strain aging are determined with the aid of tensile testing at various temperatures and strain rates and subsequently for the serrated flow domain an artificial neural network is constructed. The whole experimental data is randomly divided in two parts: 90% data as training data and 10% data as testing data. The artificial neural network is successfully trained based on the training data and employed to predict the flow stress values for the testing data, which were compared with the experimental values. It was found that the maximum percentage error between predicted and experimental data is less than 8.67% and the correlation coefficient between them is 0.9955, which shows that predicted flow stress by artificial neural network is in good agreement with experimental results. The comparison between the two sets of results indicates the reliability of the predictions.     

基于BP神经网络的地下采场爆破振速预测

为降低矿石开采中爆破振动的危害并达到最佳爆破效果,以河北唐山某矿山地下采场－156 m阶段爆破开采为例,采集了爆破振动监测数据,运用BP神经网络与萨道夫斯基经验公式分别对爆破峰值振速进行预测。结果表明:BP神经网络平均误差为17.22%;萨氏公式平均误差为40.76%。BP神经网络预测地下采场爆破振速是可行的。     

应用神经网络模型对大学毕业生就业质量的预测

目的:尝试应用BP人工神经网络模型预测大学毕业生的就业质量。方法:以476名大学毕业生为研究对象,将毕业生的各种心理特质作为预测因子,利用Clementine数据挖掘软件构建大学毕业生就业质量的BP人工神经网络模型。结果:神经网络模型的拟合精度达到99.98%,对就业质量的平均绝对预测误差值为0.083。结论:该神经网络模型可用来预测和诊断大学毕业生找到工作后的就业质量,为就业指导工作提供技术与理论依据。     

基于人工神经网络的光谱反射率重建

目的研究基于BP神经网络法和FNN神经网络法重构图像光谱反射率的精度。方法以SG标准色卡作为训练样本,分别使用BP和FNN神经网络法,对测试样本DC标准色卡的光谱反射率进行预测,并利用CIEL*a*b*色差公式、均方根误差(ERMS)和光谱匹配精度(GFC)对结果进行评价。结果 BP和FNN神经网络重构的光谱反射率平均色差(ΔEab)分别为2.997和3.071,平均均方根误差(ERMS)分别为0.056和0.049,平均光谱匹配精度(GFC)分别为0.987和0.991。结论 2种神经网络方法重构的光谱反射率具有相当优越的色度和光谱精度。相比于FNN神经网络,BP神经网络更加适合于光谱图像的获取领域。     

基于神经网络的膜法薏苡仁油脱胶过程动态模拟和预测

应用BP神经网络对膜法薏苡仁油脱胶过程的膜通量动态模拟与预测.研究了神经网络的构建、训练、结果测试和模型泛化,并用得到的神经网络对不同运行条件下(操作压力和温度)膜通量进行预测.结果表明:神经网络能够很好地模拟膜法脱胶过程的通量变化,预测结果与实验实测结果能够很好的吻合.与传统模型法相比,神经网络能快速简便地得到模拟和预测膜分离过程.     

Calibration and verification of DEM parameters for dynamic particle flow conditions using a backpropagation neural network

The Discrete Element Method (DEM) requires input parameters to be calibrated and validated in order to accurately model the physical process being simulated. This is typically achieved through experiments that examine the macroscopic behavior of particles, however, it is often difficult to efficiently and accurately obtain a representative parameter set. In this study, a method is presented to identify and select a set of DEM input parameters by applying a backpropagation (BP) neural network to establish the non-linear relationship between dynamic macroscopic particle properties and DEM parameters. Once developed and trained, the BP neural network provides an efficient and accurate method to select the DEM parameter set. The BP neural network can be developed and trained for one or more laboratory calibration experiments, and be applied to a wide range of bulk materials under dynamic flow conditions.     

基于WOA–BP神经网络的液滴铺展预测

目的 提高BP神经网络对电喷印过程中液滴铺展行为的预测能力。方法 提出一种鲸鱼优化算法(WOA)优化BP神经网络的液滴铺展预测模型。首先，采用相场方法建立电场作用下液滴铺展的数值模型，并通过实验验证仿真结果的准确性。然后，选取初始直径、撞击速度、接触角和电场强度作为神经网络的输入参数，将最大铺展直径作为神经网络的输出参数，利用鲸鱼优化算法优化神经网络中的初始权值和阈值，构建液滴铺展预测模型。最后，基于仿真结果对预测模型进行训练与测试，并将其与传统的BP神经网络模型进行对比分析。结果 相较于传统BP神经网络预测模型，WOA–BP神经网络预测模型的平均绝对误差、均方根误差分别降低了72.60%、77.60%，而平均绝对百分比误差则从15.029 3%减小为4.585 3%。结论 WOA–BP神经网络预测模型可以更好地预测液滴铺展，可为液滴铺展的预测提供新的方法。     

超声波喷丸成形工艺参数优化及弧高值预测

超声波喷丸成形弧高值是多个工艺参数共同作用的结果,成形工艺参数的选择及对弧高值的准确预测成为难点.本文结合正交试验法和有限元分析软件ABAQUS对不同超声波喷丸工艺参数条件下的喷丸成形过程进行数值模拟分析,研究撞针速度、撞针直径、成形轨迹间矩、喷丸区域宽度对带筋板喷丸成形弧高值的影响.对试验结果进行极差分析,探讨了喷丸工艺参数对喷丸成形弧高值的影响程度,得到较优的超声波喷丸成形工艺参数组合方案.利用正交试验得到的数据作为神经网络的训练样本,建立输入为带筋板超声波喷丸成形工艺参数,输出为成形弧高值的BP人工神经网络模型,对喷丸成形弧高值进行预测.通过样本检验该BP网络模型的准确性,实验结果数据与预测数据之间的最大误差为4.69%,从而BP神经网络能够有效代替数值模拟方法预测其弧高值,缩短工艺设计时间,提高设计效率.     

神经网络预测搅拌摩擦加工TC4超塑性行为

目的 研究搅拌摩擦加工工艺改性的Ti–6Al–4V双相钛合金的超塑性变形行为。方法 对360 r/min、30 mm/min工艺条件下搅拌摩擦加工处理的TC4钛合金在不同的变形条件下进行超塑性拉伸实验,在实验数据的基础上构建以变形温度、应变速率和晶粒尺寸为输入参数且以峰值应力为输出参数的3–16–1结构的BP人工神经网络模型。应用所构建的BP人工神经网络模型对不同变形条件的Ti–6Al–4V钛合金的超塑性行为进行预测。结果 BP人工神经网络预测的精准度较高,实验应力值与预测应力值吻合度较高,相关系数R=0.991 3,相对误差为1.91%~12.48%,平均相对误差为5.92%。结论 该模型预测的准确性较高,能够客观真实地描述Ti–6Al–4V合金的超塑性变形行为。     

基于PSO-BP神经网络的关节臂式坐标测量机长度误差补偿

针对关节臂式坐标测量机(AACMM)长度误差补偿问题,分析了误差来源,通过实验确定了影响其测量长度的误差参数。引入BP神经网络对长度误差补偿模型进行了建模,并通过粒子群化算法对BP神经网络的权值和阈值进行全局寻优,克服了BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷。在不同输入参数的条件下测量标准尺,获得了误差补偿模型的训练样本。进行了长度误差补偿验证,补偿后误差均值减小了0.014 mm,使AACMM的测量精度提高了31.8%。     

基于显式有限元的薄壁结构吸能特性预测

为了探讨轴向载荷冲击作用下试验参数对薄壁结构吸能特性的影响规律，预测和分析某一类型的薄壁结构吸能特性，基于显式有限元技术建立了这一类型薄壁结构的BP人工神经网络吸能特性预测模型。以方形薄壁结构为例，通过改变结构质量、冲击速度、横截面尺寸、壁厚等影响结构吸能特性的因素对这一类型的薄壁结构进行了大量的数值试验，获得不同试验条件下的结构吸能特性参数，然后建立了这一类型薄壁结构的吸能特性预测模型，并进行自主训练学习, 当训练步数为2035时，网络模型达到误差要求。结果表明：该BP神经网络模型的输出样本与目标值十分接近, 比吸能误差值为-2.53％，有效撞击力误差值为4.67％，有效撞击行程误差值为-3.90％，说明该模型具有较好的精度。     

基于RBF神经网络的镍基TiN纳米复合镀层显微硬度预测

针对神经网络在预测复合镀层性能方面的应用情况,以及传统的BP神经网络存在缺陷;通过对RBF神经网络的基本原理和特点的研究,建立了利用RBF神经网络对Ni-TiN纳米复合镀层显微硬度进行预测的模型。通过实验数据验证了所建立的RBF神经网络模型具有很高的精确度,其最小相对误差可达0.62%,而且所建立的预测模型具有优化工艺参数的功能,对复合镀层的其它性能进行预测具有指导意义。