基于人工神经网络的锆合金酸洗工艺预测模型

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• 作者：Yu Junhui于军辉Li xiaoning李小宁Zhao Linke刘春光Liu Chunguang赵林科Li Qiming刘蕾杨辉李启明
• 会议时间：2012-11-01
• 关键词：锆合金管材 ; 酸洗工艺 ; 预测模型 ; 人工神经网络
• 作者单位：Yu Junhui,Li xiaoning,Zhao Linke,Liu Chunguang,Li Qiming(State Nuclear BaoTi Zirconium Industry Company,Baoji,721013,China)于军辉,李小宁,刘春光,赵林科,刘蕾,杨辉,李启明(国核宝钛锆业股份公司&国家能源核级锆材研发中心,陕西宝鸡721013)
• 母体文献：中国有色金属工业协会钛锆铪分会2012年锆行业大会论文集
• 会议名称：中国有色金属工业协会钛锆铪分会2012年锆行业大会
• 会议地点：北京
• 主办单位：中国有色金属工业协会
• 语种：chi

摘要

本文基于Trainlm算法建立了锆合金管材酸洗工艺参数与氟残留的误差反向传播神经网络预测模型.模型输入层为内酸洗去除量、酸水转换时间和冲水洗时间,输出层为氟残留;网络模型为3-8-1结构.预测结果表明,氟残留的相对误差绝对值的最大值为0.022%.