简介:采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明:在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。
简介:设计了一个基于VisualC++平台的多输入多输出的BP神经网络程序,依据正交实验设计训练样本,实现了注射成型产品多质量指标的高精度预测,可实现对注塑产品质量的监控,提高了实际生产效率。
简介:1认清形势、着眼全局、把握机遇、推进铸造业教育培训新发展当前教育培训现状:我国铸造行业人才现状凸显教育培训工作的重要性。教育培训网点数量偏少、分布不均。我国铸造业小厂占多数,很多小企业中工程技术人员缺乏(占职工总数比例少到2.5%)。人员素质较低,中国城镇劳动力中有三分之二基本无相应技能。新人才来源困难。职业教育培养的人才与铸造产业的需求严重脱钩。培训市场不成熟。自1990年代,我国高校取消铸造专业后,铸造专业人才培养便依靠各类培训机构,进行市场化运作。遗憾的是,培训始终提供不了尽如人意、能够承担铸造专业人才培养的服务,