| 基于BP神经网络的铸态高熵合金成分-强度预报 |
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| 引用本文： | 朱景川,农智升,来忠红,刘勇.基于BP神经网络的铸态高熵合金成分-强度预报[J].金属热处理,2013,38(2):26-30. |
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| 作者姓名： | 朱景川 农智升 来忠红 刘勇 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学金属精密热加工国防重点实验室,黑龙江哈尔滨,150001 |
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| 摘 要： | 对文献报道的铸态高熵合金的成分和压缩断裂强度进行统计,获得了铸态高熵合金成分(元素种类、含量)、强度(压缩断裂强度)的参数,分别以这些数据作为输入和输出,利用BP人工神经网络建立起其间的关系网络模型.研究表明:所建立的网络很好地反映出铸态高熵合金的成分-强度之间的关系并且具有较好的精度,网络模型可用来预测不同成分铸态高熵合金的压缩断裂强度.该网络对铸态高熵合金的体系设计具有有效的指导作用.
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| 关 键 词： | 铸态高熵合金 BP人工神经网络 成分 强度 |
Prediction of composition-strength of as-cast high entropy alloys using artificial neural network |
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| Zhu Jingchuan,Nong Zhisheng,Lai Zhonghong,Liu Yong.Prediction of composition-strength of as-cast high entropy alloys using artificial neural network[J].Heat Treatment of Metals,2013,38(2):26-30. |
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| Authors: | Zhu Jingchuan Nong Zhisheng Lai Zhonghong Liu Yong |
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| Affiliation: | (The National Key Laboratory for Precision Hot Forming of Metals,Harbin Institute of Technology,Harbin Heilongjiang 150001,China) |
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