【摘 要】
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文章以训练结果的误差均方差与误差和降低为目标,通过循环和判断语句改进了MATLAB人工神经网络（ANN）工具箱的BP算法,实现BP网络多结构、多次循环训练,建立了TA15钛合金近β锻造
【机 构】
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西北工业大学凝固技术国家重点实验室
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文章以训练结果的误差均方差与误差和降低为目标,通过循环和判断语句改进了MATLAB人工神经网络（ANN）工具箱的BP算法,实现BP网络多结构、多次循环训练,建立了TA15钛合金近β锻造变形参数（变形温度、应变速率和变形量）和变形水冷（WQ）及后续热处理（再结晶退火或高低温强韧化处理）后的组织特征参数（等轴α相的含量、平均晶粒直径和轴比,条状α相的含量和厚度）之间关系的BP人工神经网络模型。结果表明,针对近β锻造组织预报输入参数多,输入-输出参数高度非线性,该模型可以有效避免传统BP模型容易陷入局部极小值点
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