基于GA-BP神经网络模型的螺纹钢成分优化方案的研究

瞿云华原创 | 2019-06-19 09:09 | 收藏 | 投票

【作者】：瞿云华1.2 常锦才2 张玉柱*.2 (1.东北大学，东北沈阳110000；2.华北理工大学，河北唐山 063000)

【内容摘要】：使用遗传算法对神经网络阈值和权值进行优化，通过适应度函数可以达到选取最优权值和阈值的目的。此方法可以探寻得到螺纹钢微量元素含量与断后伸长率、抗拉强度和屈服强度力学性能之间关系，其优化后的最佳含量与生产实际比较贴近，有助于对螺纹钢成分优化方案的研究。

【关键词】：遗传算法，BP神经网络，螺纹钢成分，优化方案

本文受河北省钢铁联合基金项目：《钢铁物流网络区间规划设计及物流园区SLP布置的研究》项目号E2016209304课题资助Study on the Optimization Scheme of Rebar Components Based on GA-BP Neural Network Model

[Author]: Qu yun-hua^1.2Chang jin-cai²Zhang yu-zhu^*.2 (1. Northeastern University 2. North China University of Technology, Hebei Tangshan 063000)

[abstract of content] :The genetic algorithm is used to optimize the threshold and weight of neural network, and the optimal weight and threshold can be selected through fitness function. This method can explore the relationship between the content of trace elements in the rebar and the mechanical properties of break elongation, tensile strength and yield strength, and the optimum content after optimization is close to the actual production, which is helpful to the study of the optimized composition of rebar components.

[key words] : genetic algorithm, BP neural network, rebar composition, optimization scheme

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华北理工大学迁安学院负责财务处工作兼财务管理课程讲授

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