| 作者： | 吴朝晖 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 关守平;杨雄 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 关键词： | 棒材产品;性能预报系统;BP神经网络;偏差分析;SPSS统计分析软件 |
| 摘要： | 首钢精品棒材车间合金钢产品力学性能生产检验周期长，对合金钢棒材产品生产带来很多不便，为此展开了首钢精品棒材产品力学性能预报系统的开发，并最终实现由力学性能预报代替实物生产检验的目的，一旦研发成功，将大大提高生产检验效率，降低生产成本，对调整工艺、生产组织、销售具有重要的意义。 论文设计了首钢精品棒材产品性能预报系统。通过分析包括输入输出点变量的确定、样本数据采集处理和隐层节点选取等主要内容，构建了BP神经网络模型。通过各种算法的优劣性比较，选择了收敛性和准确性更好的LM算法，大大改善了网络泛化能力。同时，由于非样本数据的网络预测准确性差，论文又利用spss统计分析软件开发了非线性形似度逼近模型和算法，两种算法相辅相成，相互配合，使得改善后的算法大大提高预测模型的计算稳定性和精度。 基于上述模型，采用Matlab语言编写和开发了首钢合金结构钢的力学性能预报系统。通过对系统的偏差分析，各项力学性能预测结果均以达到预期目标。目前该系统已投入到生产检验中去，为其它产品性能预测打下了良好的基础。 |