| 超高硬度堆焊材料性能的神经网络预测 |
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| 引用本文： | 王宝森,李午申,冯灵芝.超高硬度堆焊材料性能的神经网络预测[J].兵器材料科学与工程,2003,26(3):11-13,17. |
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| 作者姓名： | 王宝森 李午申 冯灵芝 |
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| 作者单位： | 天津大学,材料科学与工程学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 天津市自然科学基金;013604911; |
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| 摘 要： | 在试验优化技术的基础上 ,运用BP神经网络建立了C -Cr -Mo -W -V中碳高合金系统的堆敷金属性能与堆焊合金系统主要元素之间的关系模型。经过试验检验 ,该模型能够对堆焊层性能进行准确的预测 ,从而为超高硬度材料的研制与开发提供一条切实可行的新途径
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| 关 键 词： | 堆焊材料 BP神经网络 模型预测 |
| 文章编号： | 1004-244X(2003)03-0011-03 |
Neural network Prediction on ultra-high hardness material performance |
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| WANG Bao-sen,LI Wu-shen,FENG Ling-zhi.Neural network Prediction on ultra-high hardness material performance[J].Ordnance Material Science and Engineering,2003,26(3):11-13,17. |
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| Authors: | WANG Bao-sen LI Wu-shen FENG Ling-zhi |
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| Abstract: | The model of relationship between C-Cr-Mo-W-V alloy surfacing deposit performance and the main alloying elements is founded by BP neural network on the basis of a trial optimization technology This model can predict the surfacing layer performance accurately So new ultra-high hardness materials can be researched and developed by means of this model |
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| Keywords: | surfacing material BP neural network model prediction |
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