| 基于BP神经网络的置氢TC21合金力学性能预测 |
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| 作者姓名： | 孙宇 曾卫东 赵永庆 张学敏 马雄 韩远飞 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学 凝固技术国家重点实验室,陕西西安,710072
2. 西北有色金属研究院,陕西西安,710016 |
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| 基金项目： | 国家“973”计划（2007CB613807）;新世纪优秀人才支持计划（NCET-07-0696）;凝固技术国家重点实验室开放课题 (35-TP-2009) |
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| 摘 要： | 基于神经网络的非线性映射和泛化能力,采用人工神经网络方法,建立了置氢TC21合金力学性能预测的BP神经网络模型。模型的输入参数包括高温拉伸试验温度和置氢含量,输出参数为合金的常用力学性能指标,即抗拉强度和屈服强度。通过检验样本验证了ANN模型的准确性。结果表明:该模型具有容错性好、通用性强等优点,可以预测置氢TC21合金在不同拉伸温度和不同置氢含量下的机械性能。同时,将神经网络技术应用于材料制备工艺设计领域,可以明显地提高工艺设计效率,缩短实验周期。
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| 关 键 词： | BP神经网络 置氢 力学性能 预测 |
| 收稿时间： | 2011-06-05 |
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