| ANN在金属材料组织预测中的应用和比较 |
| 曲周德; 张士宏; 王忠堂; 李殿中
|
| 2004-11-01
|
| 会议名称 | 2004年中国材料研讨会
|
| 会议录名称 | 2004年材料科学与工程新进展论文集
|
| 会议日期 | 2004-11-01
|
| 会议地点 | 北京
|
| 出版地 | 北京
|
| 出版者 | 冶金工业出版社
|
| 摘要 | 本文对RBF(Radial Basis Function Network),MLP(Multi-Layer Perceptron Network),LM(Levenberg-Marquardt算法)等神经网络工作原理作了介绍,对微合金钢的力学性能、各相的分数和铁素体的晶粒尺寸之间的关系进行了研究,认为可以利用人工神经元方法分析微合金钢性能、组织成分及铁素体晶粒尺寸之间关系,利用试验数据通过多次计算机试验,并比较神经网络训练实验数据,预测结果的精度,比较结果表明,LM神经网络方法是用于组织性能预报的有效方法之一. |
| 部门归属 | 中国科学院金属研究所(沈阳);太原科技大学(太原);中国科学院金属研究所(沈阳);
|
| 关键词 | 钢材性能
性能预测
人工神经元
多层感知器
|
| 主办者 | 中国材料研究学会
|
| 语种 | 中文
|
| 文献类型 | 会议论文
|
| 条目标识符 | http://ir.imr.ac.cn/handle/321006/70312
|
| 专题 | 中国科学院金属研究所
|
推荐引用方式
GB/T 7714 |
曲周德,张士宏,王忠堂,等. ANN在金属材料组织预测中的应用和比较[C]. 北京:冶金工业出版社,2004.
|
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论