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本发明公开了一种有限元与粒子群神经网络结合的钢板加热过程温度预测方法，将有限元模型计算出的加热过程钢板不同位置的时间温度变化曲线处理为神经网络的训练样本，设定神经网络节点数以及训练参数，建立了神经网络预测模型，通过对训练样本的训练集与验证集划分，并将神经网络的权阈值作为粒子群的粒子，选出最优解，训练神经网络后，经验证集验证，得出高精度的加热过程钢板不同位置的时间温度变化曲线预测模型，以解决加热数值模型计算时间长导致的无法预测大量工况的缺点，从而为制定出合适的热处理工艺提供有效依据，提高热处理过程
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114880907 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210577079.9 G06N 3/04 (2006.01)
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