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本文基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,利用神经网络的非线性映射和泛化能力,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP神经网络模型,并通过检验样本检验了ANN模型的准确性.实验表明:将神经网络技术应用于材料制备工艺设计,可以明显缩短实验周期,提高工艺设计效率,对实际的研究工作具有一定的指导意义和应用价值.

参考文献

[1] 廖秋慧,王伟.纳米复合NdFeB永磁材料的研究进展[J].热加工工艺,2005(10):62-64,74.
[2] 刘锦云,王克强,陈良辉,查五生.固化温度和时间对快淬粘结磁体性能的影响[J].稀有金属,2006(02):138-140.
[3] 孙爱芝,李智伟,韩景智,李涛,张正义,肖耀福.用模压成型方法制备HDDR粘结NdFeB磁体的成型性研究[J].中国稀土学报,2002(03):231-233.
[4] 沈文娟,王宝奇,谷南驹,于文英.NdFeB粘结磁体性能影响因素的研究[J].河北工业大学学报,2003(04):82-86.
[5] CHEN Gang,YANG Xiao-lin,GAO Dan-ying,NI Jian-sen,XU Hui,ZHOU Bang-xin.Cathode electrophoretic technology for bonded NdFeB permanent magnet[J].中国有色金属学会会刊(英文版),2006(z2):93-96.
[6] Jun Xiao;Joshua U. Otaigbe;David C. Jiles .Modeling of magnetic properties of polymer bonded Nd-Fe-B magnets with surface modifications[J].Journal of Magnetism and Magnetic Materials,2000(1):60-66.
[7] 李军,刘颖,高升吉,涂铭旌.高性能粘结钕铁硼磁体的制备[J].中国稀土学报,2004(03):331-335.
[8] Shiwei Yu;Kejun Zhu;Fengqin Diao .A dynamic all parameters adaptive BP neural networks model and its application on oil reservoir prediction[J].Applied mathematics and computation,2008(1):66-75.
[9] Lee J.A.;Almond D.P. .The use of neural networks for the prediction of fatigue lives of composite materials[J].Composites, Part A. Applied science and manufacturing,1999(10):1159-1169.
[10] 杨伟,倪黔东,吴军基.BP神经网络权值初始值与收敛性问题研究[J].电力系统及其自动化学报,2002(01):20-22.
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