神经网络预测还原扩散法制备DyFe2合金转化率的研究

稀有金属材料与工程, 2007, 36(4): 721-723.

神经网络预测还原扩散法制备DyFe2合金转化率的研究

郭广思 ^1, , 成永君 ^2, , 胡小媚 ^3, , 叶飞 ^4,

1.沈阳理工大学,辽宁,沈阳,110168

2.沈阳理工大学,辽宁,沈阳,110168

3.沈阳理工大学,辽宁,沈阳,110168

4.辽河石油勘探局,辽宁,盘锦,124209

基金项目: 辽宁省博士科研项目(20021021)

关键词：神经网络 , 预测 , DyFe2合金 , 转化率

Neural Network Prediction of Transformation Efficiency of DyFe2 Alloy Prepared by Reduction-Diffusion Process

针对还原扩散法制备DyFe2合金中的主要实验参数:反应温度、保温时间、Ca的加入量及Fe的粒度,建立BP神经网络,进行仿真,预测DyFe2合金的转化率.以44组实验数据作为训练样本,进行网络设计,并对网络进行了测试.证明该网络能够预测不同实验参数下DyFe2合金的转化率,且具有良好的性能.该网络的设计可以缩短实验周期,降低实验成本,并有利于工艺优化.

参考文献

[1]	Guo Guangsi;Wang Guangtai;Sui Zhitong .[J].Journal of Materials Science and Technology,2004,20(01):68.
[2]	郭广思,王广太,隋智通,刘亮,周玉林.还原扩散法制取DyFe2[J].沈阳工业学院学报,2000(03):36-39.
[3]	郭广思,水丽,王广太,隋智通.还原扩散法制备DyFe2反应机理的探讨[J].金属学报,2002(03):291-294.
[4]	郭广思,黄振奇,隋智通,刘亮,周玉林.Ca-Dy2O3-Fe体系反应的动力学研究[J].金属学报,2000(05):483-486.
[5]	Martin T Hagan;Howard B Demuth;Mark H Beale;戴葵.神经网络设计[M].北京:机械工业出版社,2004
[6]	曾卫东,舒滢,周义刚.应用人工神经网络模型预测Ti-10V-2Fe-3Al合金的力学性能[J].稀有金属材料与工程,2004(10):1041-1044.
[7]	刘杨,吴锋,于卿.AB5型储氢合金初始放电容量的预测[J].稀有金属材料与工程,2005(04):539-543.
[8]	闻新;周露;李翔.MATLAB 神经网络模拟和应用[M].北京:科学出版社,2003
[9]	郭广思 .还原扩散法制备DyFe<,2>、TbFe<,2>、LaNi<,5>、Sm<,2>Fe<,17>N<,x>的研究[D].东北大学,2001.

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Neural Network Prediction of Transformation Efficiency of DyFe2 Alloy Prepared by Reduction-Diffusion Process

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