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NiAl合金超塑性的人工神经网络预测
侯介山; 周兰章; 郭建亭; 袁超
2013-11-11
Source Publication金属学报
Issue11Pages:1333-1338
Abstract利用人工神经网络研究了不同化学成分NiAl合金超塑性变形的条件.建立了以化学成分、应变速率和温度等为输入参数的标准多层负反馈神经网络,利用挤压态NiAl及NiAl系合金数据库对网络进行了训练和测试.研究了NiAl及添加P,Mo,Fe,Y,Ce,Nb,Cr和Hf元素的NiAl系合金在超塑性拉伸实验中,合金元素对超塑性延伸率的影响以及变形温度、应变速率等对延伸率的影响.为了获得期望的结果,神经网络模型对输入参量,数据库和隐含层神经元个数进行了优化.测试结果表明,神经网络的多元相关系数为0.93.利用模型预测并得出优化后的NiAl及NiAl系合金化学成分以及可以获得的最大延伸率以及最佳实验条件范围.
description.department中国科学院金属研究所
KeywordNial合金 超塑性 人工神经网络
Language中文
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.imr.ac.cn/handle/321006/72295
Collection中国科学院金属研究所
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GB/T 7714
侯介山,周兰章,郭建亭,等. NiAl合金超塑性的人工神经网络预测[J]. 金属学报,2013(11):1333-1338.
APA 侯介山,周兰章,郭建亭,&袁超.(2013).NiAl合金超塑性的人工神经网络预测.金属学报(11),1333-1338.
MLA 侯介山,et al."NiAl合金超塑性的人工神经网络预测".金属学报 .11(2013):1333-1338.
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