TY -的A2 -阿瑞斯,艾丽西亚e . AU -熊Zhenqiang AU - Li Jiadong盟——赵,彭AU -李,勇PY - 2023 DA - 2023/07/04 TI -力学性能预测铝合金带材使用极端学习机模型优化的灰狼算法SP - 5952072六世- 2023 AB -力学性能指标评估条的质量很重要。提出了一种力学性能预测模型基于灰狼优化(拥有)算法和极端学习机(ELM)算法。在建模过程中,拥有用于确定最优权重和偏差的榆树和实验是用来确定模型的关键参数。该模型有效地避免人工干预和显著提高铝合金条的力学性能预测精度。本文使用的数据处理的铝合金生产工厂山东南山铝业有限公司有限公司作为实验数据。当预测偏差控制在±10%,GWO-ELM模型可以实现正确的为100%,抗拉强度,屈服强度为97.5%,77.5%,伸长率的测试集,RMSE抗拉强度、屈服强度、伸长的GWO-ELM模型是5.365,11.881,和1.268,分别。实验结果表明,GWO-ELM模型具有较高的精度和稳定性预测铝合金条的抗拉强度、屈服强度和伸长率。GWO-ELM模型有效地避免了传统模式的缺陷。它有一个特殊的生产铝合金条的指导意义。SN - 1687 - 8434你——https://doi.org/10.1155/2023/5952072——10.1155 / 2023/5952072 JF -材料科学与工程的进步PB - Hindawi KW - ER