《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》

《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》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《机械轴承钢锻造工艺的神经网络优化》


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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。