基于神经网络的齿轮钢预备热处理性能预测
通过不同的奥氏体化温度、奥氏体化时间、等温前冷速、等温温度和等温时间下的20MnCr5齿轮钢预备热处理工艺试验获得齿轮钢硬度试验数据,将其作为神经网络的训练样本和验证样本,构建出5×30×12×1四层神经网络,对齿轮钢预备热处理性能进行预测,并对网络模型的预测精度进行研究和分析。结果表明,该神经网络的识别能力较强,预测精度较高。
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