[发明专利]一种铸钢流动性预测方法在审
| 申请号： | 201610217971.0 | 申请日： | 2016-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN105868483A | 公开（公告）日： | 2016-08-17 |
| 发明（设计）人： | 崔晓斌;黄放;程桐;梅益;孙津原 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 吴无惧 |
| 地址： | 550025 贵州*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种铸钢流动性预测方法，包括以下步骤：（1）用不同牌号的铸钢进行螺旋形试样实验，并采集神经网络训练样本数据；（2）建立铸钢流动性预测的神经网络模型，该神经网络类型为多层前馈型BP网络，并确定其网络拓扑结构；（3）从步骤（1）中提取部分样本数据，训练该神经网络模型；（4）用步骤（1）中剩余的样本对训练后的网络模型进行仿真测试；（5）通过训练后的神经网络模型，即可对其他牌号的铸钢进行流动性预测。通过本发明中神经网络模型，为铸钢零部件铸造工艺设计中铸钢流动性提供了一种预测方法，有利于促进铸造业数字化、智能化、节能化的发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 铸钢 流动性 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种铸钢流动性预测方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）用不同牌号的铸钢进行螺旋形试样实验，并采集神经网络训练样本数据，取铸型填充完毕时式样的固相质量分数作为流动性评价指数w，所述样本数据包括铸钢材料合金成分C、Fe、Mn、P、S的百分含量以及流动性评价指数w；（2）建立铸钢流动性预测的神经网络模型，该神经网络类型为多层前馈型BP网络，并确定其网络拓扑结构；（3）从步骤（1）中提取部分样本数据，训练该神经网络模型；（4）用步骤（1）中剩余的样本对训练后的网络模型进行仿真测试；（5）通过训练后的神经网络模型，即可对其他牌号的铸钢进行流动性预测。
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