基于人工神经网络的Cu-Cr-Zr合金时效强化性能预测研究

材料科学与工程学报, 2003, 21(3): 383-386. doi: 10.3969/j.issn.1673-2812.2003.03.018

基于人工神经网络的Cu-Cr-Zr合金时效强化性能预测研究

苏娟华 ^1, , 董企铭 ^2, , 刘平 ^3, , 李贺军 ^4, , 康布熙 ^5,

1.西北工业大学,材料学院,陕西,西安,710072;河南科技大学材料学院,河南,洛阳,471039

2.河南科技大学材料学院,河南,洛阳,471039

3.河南科技大学材料学院,河南,洛阳,471039

4.西北工业大学,材料学院,陕西,西安,710072

5.河南科技大学材料学院,河南,洛阳,471039

基金项目: 河南省科技攻关项目(0122021300)

关键词： Cu-Cr-Zr合金 , 时效强化 , 神经网络 , Levenberg-Marquardt算法

Study of Properties in Age Hardening Cu-Cr-Zr Alloy by an Artificial Neural Network

本文首次利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度和时间与硬度和导电率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测结果表明:该BP神经网络可以充分挖掘样本蕴含的领域知识,可以对材料性能进行有效预测和分析.

参考文献

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