基于人工神经网络技术的双金属复合管铸造数值仿真优化
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- 2021-04-27
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笔者旨在实现给予人工神经网络技术的双金属复合管铸造数值仿真的应用,通过分析双金属复合管铸造的工艺,在铸造过程数值仿真过程,实现人工神经网络的建模处理,确定人工神经网络仿真形式,积极构建神经网络,实现神经网络的初始化研究,学习神经网络的同时,确定仿真的结果和实例.基于实测数据以及仿真数据的研究,结果表明人工神经网络技术下的仿真最大误差约为2.2%,基于铸造过程的仿真应用,结合双金属复合管的优化设计,应用工艺的制作分析,有着较强的理论性意义和现实意义.
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