胡力云
,
姜瑛
,
李婷
,
马新杰
,
王妙鸽
,
周伟
,
刘楷楷
,
杨琴
材料导报
doi:10.11896/j.issn.1005-023X.2014.24.009
采用紫外可见分光技术研究了磁性瓜环(MQ[n])对水体污染物腐殖酸(HA)的去除性能、稳定性及磁性能.考察了MQ[n]的投加量、HA的初始浓度、溶液温度、作用时间及pH值等因素对去除HA的影响.结果表明,MQ[n]对HA具有很好的去除作用,其中,MQ[n]投加量与pH值对HA的去除效果影响较大.其较优条件为MQ[n]投加量20 mg、HA初始质量浓度10 mg/L、吸附温度315 K、平衡时间360 min、pH值7.0,在此条件下,MQ[n]对HA的去除率达到98.73％.MQ[n]稳定性好,且易于磁性分离.
关键词:
磁性瓜环
,
腐殖酸
,
去除率
,
水处理材料
刘英莉
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姜瑛
,
尹建成
,
丁家满
,
李凌宇
,
钟毅
材料科学与工程学报
针对铝合金性能预测与优化设计中的相关问题,概述了BP神经网络在铝合金点焊预测与检测及时效工艺方面的研究状况,论述了BP神经网络预测铝合金腐蚀及疲劳的方法和效果,总结了BP神经网络用于建立本构关系模型和其它性能测试的研究现状.最后,指出了BP神经网络在铝合金材料性能测试领域中应用的发展方向和需要解决的问题.
关键词:
BP神经网络
,
铝合金
,
性能预测
,
工艺优化
刘英莉
,
尹建成
,
姜瑛
,
钟毅
材料科学与工程学报
doi:10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2016.02.004
采用Gleeble-3800热模拟实验机研究ZnCu2Al10合金在变形温度为150～330℃,应变速率为0.01～10s-1下的高温流变行为.结果表明,BP神经网络可以描述和预测本构关系.模型的输入参数为温度、应变和应变速率;输出参数为流动应力;BP神经网络采用4层架构模式.结果表明:所建立的本构关系模型,训练样本的实验值与预测值间误差控制在0.91％以内,所有样本的误差均在4.32％以内,平均绝对百分误差为0.0201.同时可以看出,BP神经网络对于预测ZnCu2Al10合金的本构关系是非常有效,并且十分精确的.
关键词:
ZnCu2Al10合金
,
热变行形为
,
本构关系
,
BP神经网络
