| 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
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| 2013-11-11
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| 发表期刊 | 金属学报
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| 期号 | 11页码:1333-1338 |
| 摘要 | 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. |
| 部门归属 | 中国科学院金属研究所
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| 关键词 | Nial合金
超塑性
人工神经网络
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| 语种 | 中文
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.imr.ac.cn/handle/321006/72295
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| 专题 | 中国科学院金属研究所
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推荐引用方式
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.
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| 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.
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| 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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