[发明专利]基于粗糙集和神经网络的铸造气缸盖力学性能预测方法有效
| 申请号： | 202110635436.8 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113240095B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 黄渭清;李冬伟;刘金祥;冯慧华;左正兴 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06F16/22 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 邬晓楠 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于粗糙集和神经网络的铸造气缸盖力学性能预测方法，属于铸造铝合金气缸盖相关领域。本发明的一种基于粗糙集和BP神经网络的力学性能预测方法，利用粗糙集理论，对影响力学性能的指标属性进行约简，从而减少神经网络的输入维数，把约简后的指标属性作为BP神经网络的输入进行力学性能预测。本发明在无需进行大量试验与模拟仿真的前提下，并且在几乎无损的试验条件下，即可对力学性能实施预测，在提高力学性能预测的准确性和效率的同时，降低了设计与生产成本，提高了生产效益。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粗糙 神经网络 铸造 缸盖 力学性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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