2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、冷軋帶肋鋼筋因其優(yōu)良的綜合機械性能和粘結(jié)錨固性能,在建筑領(lǐng)域得到了日益廣泛的應(yīng)用,帶來了明顯的社會效益和經(jīng)濟效益。隨著冷軋帶肋鋼筋產(chǎn)品應(yīng)用層次的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的進(jìn)一步拓寬,對產(chǎn)品機械性能和工藝水平提出了更高的要求。針對目前冷軋帶肋鋼筋生產(chǎn)中存在的產(chǎn)品機械性能不穩(wěn)定、合格率低等問題,研究了冷軋帶肋鋼筋產(chǎn)品機械性能智能預(yù)測方法和產(chǎn)品冷軋工藝優(yōu)化模型,為冷軋工藝規(guī)劃和產(chǎn)品質(zhì)量控制提供一快速、精確、經(jīng)濟的新途徑。
  針對冷軋帶肋鋼筋

2、產(chǎn)品機械性能和冷軋工藝參數(shù)間的物理關(guān)系極為復(fù)雜,難以直接建立兩者之間的顯式方程,研究了樣本空間劃分對于產(chǎn)品機械性能預(yù)測的意義,提出了基于原材料初始強度和工藝參數(shù)向量間距離劃分樣本空間的方法,為實現(xiàn)在較少數(shù)量訓(xùn)練樣本前提下產(chǎn)品機械性能的智能預(yù)測奠定了基礎(chǔ)。
  建立了冷軋工藝參數(shù)和產(chǎn)品性能參數(shù)間的線性直接映射預(yù)測模型、線性和非線性回歸分析預(yù)測模型,并在各樣本子空間和全空間范圍內(nèi)對產(chǎn)品機械性能進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明,對于線性直接映射模型

3、和線性回歸分析預(yù)測模型,工藝參數(shù)向量的降維處理對提高其預(yù)測性能具有積極意義;而對于非線性回歸分析預(yù)測模型,足夠數(shù)量的實測樣本數(shù)據(jù)對保證其預(yù)測精度更具積極意義。
  構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶肋鋼筋機械性能預(yù)測模型,研究了隱含層節(jié)點數(shù)和網(wǎng)絡(luò)誤差等參數(shù)對產(chǎn)品性能預(yù)測精度的影響,并在各樣本子空間和全樣本空間范圍內(nèi),對冷軋帶肋鋼筋產(chǎn)品機械性能進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明,BP網(wǎng)絡(luò)的合理結(jié)構(gòu)、隱含層節(jié)點數(shù)和網(wǎng)絡(luò)誤差合理取值等因素,對保證冷軋帶肋

4、鋼筋性能預(yù)測模型的訓(xùn)練效率、預(yù)測精度等具有重要意義。
  建立了基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶肋鋼筋機械性能預(yù)測模型,研究了RBF神經(jīng)元層寬度系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)誤差對RBF網(wǎng)絡(luò)逼近性能的影響,并在各樣本子空間和全樣本空間內(nèi)對產(chǎn)品機械性能進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明,在神經(jīng)元層寬度系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)誤差等取值合適的情況下,基于RBF網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶肋鋼筋性能預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度;按照工藝參數(shù)間距離劃分樣本空間,對于基于RBF網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型更具有積極意義。

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