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基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测

孙德明 , 刘立红 , 石怀伟 , 马向阳 , 张长强 , 许崇海 , 鹿晓阳

材料科学与工艺 doi:10.3969/j.issn.1005-0299.2005.05.003

为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对Al2O3/SiC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.

关键词: BP神经网络 , 陶瓷材料 , 断裂韧性 , 预测

人工神经网络在多相工程陶瓷材料设计中的应用

张长强 , 张勤河 , 张卫云 , 刘倩 , 杨金勇

机械工程材料 doi:10.3969/j.issn.1000-3738.2005.02.002

将神经网络应用于多相工程陶瓷材料设计,基于Delphi语言开发了能进行双向预测功能的仿真系统.该仿真系统能够通过链接不同的材料数据库对不同的材料进行辅助开发.通过试验验证了该系统的精度和可靠性,单项最大预测误差为4.8%.

关键词: 人工神经网络 , 工程陶瓷 , 仿真

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