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基于BPNN的陶瓷材料抗弯强度预测
引用本文:刘立红,孙德明,张长强,刘玉婷,许崇海,鹿晓阳. 基于BPNN的陶瓷材料抗弯强度预测[J]. 陶瓷, 2005, 0(4): 10-12
作者姓名:刘立红  孙德明  张长强  刘玉婷  许崇海  鹿晓阳
作者单位:1. 山东建筑工程学院,济南,250014
2. 浪潮集团有限公司,济南,250014
3. 山东轻工业学院,济南,250100
基金项目:国家自然科学基金 (50 4 0 50 4 7),山东省优秀中青年科学家科研奖励基金 (2 0 0 0 - 4 9)资助项目
摘    要:误差反向传播神经网络具有能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到复相结构陶瓷材料抗弯强度预测当中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映抗弯强度与添加组分多因素之间复杂的非线性关系的弱点,通过抗弯强度预测和试验验证,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制新的陶瓷材料提供新的思路和有效手段。

关 键 词:强度预测 BPNN 反向传播神经网络 非线性映射关系 结构陶瓷材料 单因素实验法 非线性关系 添加组分 抗弯强度 材料研究 试验验证 开发研制 多因素 复相

Prediction of Ceramics'''' Flexural Strength Based on BP Neural Network
Liu Lihong,SUN Deming,Zhang Changqiang,Liu Yuting,XU Chonghai,LU Xiaoyang. Prediction of Ceramics'''' Flexural Strength Based on BP Neural Network[J]. Ceramics, 2005, 0(4): 10-12
Authors:Liu Lihong  SUN Deming  Zhang Changqiang  Liu Yuting  XU Chonghai  LU Xiaoyang
Affiliation:Liu Lihong1,Sun Deming1,Zhang Changqiang2,Liu Yuting3,Xu Chonghai3,Lu Xiaoyang1
Abstract:A flexural strength toughness predicting system of advanced ceramic composites based on BP neural network was developed, which can precisely predict the relationship between material composition and the flexural strength through self-training with the present data, and can perfectly aid the ceramic materials design. This system has friendly interfaces, extensive application, good operating feasibility and reliability examined with the present Al_2O_3/SiC/(W,Ti)C ceramics
Keywords:BP neural network  Ceramic materials  Flexural strength  Prediction
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