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基于人工神经网络的锆合金酸洗工艺预测模型

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本文基于Trainlm算法建立了锆合金管材酸洗工艺参数与氟残留的误差反向传播神经网络预测模型.模型输入层为内酸洗去除量、酸水转换时间和冲水洗时间,输出层为氟残留；网络模型为3-8-1结构.预测结果表明,氟残留的相对误差绝对值的最大值为0.022％.

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来源
《中国有色金属工业协会钛锆铪分会2012年锆行业大会》|2012年|109-115|共7页
会议地点北京
作者
Yu Junhui; 于军辉; Li xiaoning; 李小宁; Zhao Linke; 刘春光; Liu Chunguang; 赵林科; Li Qiming; 刘蕾; 杨辉; 李启明;
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作者单位

中国有色金属工业协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TG166.7:TG156.6;
关键词
锆合金管材; 酸洗工艺; 预测模型; 人工神经网络;

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