《表2 部分训练样本的冲击韧性和磨损体积训练值与试验值》
从上述的36组样本数据中任意抽取30组数据作为此模型的训练样本数据并以trainlm函数来表征。在参数的设置上,除了训练速率设置成0.02、期望误差设置成1×10-5、动量因子0.8。表2是部分训练样本的冲击韧性和磨损体积的训练值与试验值。图2是该机械轴承钢锻造工艺神经网络模型进行训练的30组训练样本的相对误差。从图2能够看出,从图2可以获悉,该模型的冲击性能(即冲击韧性)的相对训练误差值为3.40%~5.16%,平均相对训练误差为4.19%;该模型的磨损性能(即磨损体积)的相对训练误差值为3.33%~5.4%,平均相对训练误差为4.22%;可以判断,模型训练误差小,较精准。因此,能够较准确地反映输入参数(机械轴承钢成分、钢锭温度、开锻温度、终锻温度)和输出参数(冲击性能、磨损性能)之间的关系。
图表编号 | XD00111152500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.11.10 |
作者 | 王丽萍、叶霞 |
绘制单位 | 常州工程职业技术学院、江苏理工学院机械工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |