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利用BP网络预测板材力学性能的软件开发

郑晖 , 龚殿尧 , 王国栋 , 刘相华 , 张丕军

钢铁研究学报

针对热轧板带的力学性能预报问题,利用人工神经网络中的BP算法建立原始化学成分和热轧生产的主要工艺参数与产品力学性能之间的关系,并开发出专门的应用软件.软件共分3大部分:数据处理部分、人工神经网络训练部分、运用成熟网络预报部分.本软件的特点是直观、方便、稳定.数据均从稳定生产的现场取得.采用此软件对SS400钢的性能进行预报,经过10万次训练后,产品力学性能的预报值与实际值拟合良好,预报结果的相对误差很小.

关键词: 人工神经网络 , BP算法 , 力学性能

碳钢轴类零件激光熔覆弯曲的定量实验研究

郑晖 , 韩志仁 , 陈江 , 王国栋

材料与冶金学报 doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2011.03.013

为了得到不同激光熔覆面积下轴弯曲量的变化情况,得到轴类零件激光熔覆弯曲过程的数学模型,得出熔覆面积与轴弯曲程度之间的经验公式,设计了激光熔覆校轴实验.实验在相同熔覆长度和深度下,改变熔覆中心角,即熔覆面积,进行激光熔覆.实验结果表明,在激光熔覆校轴中,轴发生了朝向激光束的弯曲;熔覆层所对中心角小于90(°)时,轴弯曲量与熔覆面积成正比关系,使轴弯曲量达到最大的熔覆层所对中心角为90(°);同时得到了激光熔覆校轴的数学模型和衡量轴弯曲量的参数,得出轴弯曲量与熔覆面积的经验公式,得出不同位置处轴跳动值的经验公式.通过经验公式计算得出的轴跳动值与实测的轴跳动值拟合良好,最大的误差为0.032 mm,总平均误差为0.001 mm,由此说明抽象出的弯曲数学模型正确,经验公式精度较高.

关键词: 激光技术 , 校轴 , 激光熔覆 , 数学模型 , 经验公式

利用BP网络预测板材力学性能的软件开发

郑晖 , 龚殿尧 , 王国栋 , 刘相华 , 张丕军

钢铁研究学报

针对热轧板带的力学性能预报问题,利用人工神经网络中的BP算法建立原始化学成分和热轧生产的主要工艺参数与产品力学性能之间的关系,并开发出专门的应用软件。软件共分3大部分:数据处理部分、人工神经网络训练部分、运用成熟网络预报部分。本软件的特点是直观、方便、稳定。数据均从稳定生产的现场取得。采用此软件对SS400钢的性能进行预报,经过10万次训练后,产品力学性能的预报值与实际值拟合良好,预报结果的相对误差很小。

关键词: 人工神经网络;BP算法;力学性能

利用人工神经网络模型预测SS400热轧板带力学性能

郑晖 , 王昭东 , 王国栋 , 刘相华 , 张丕军 , 刘孝荣

钢铁

针对传统的回归方法的某些不足,采用了人工神经网络的方法预测力学性能.从宝钢2050热轧管理机中随机抽取数据,用人工神经网络中的BP网络建立原始化学成分和热轧生产的主要工艺参数与产品力学性能之间的关系.离线仿真表明,产品力学性能的预报值与实际值拟合良好,预报结果的相对误差很小,屈服强度相对误差88 %在±4 %以内,抗拉强度的相对误差86 %在±2 %以内,伸长率的相对误差78 %在±6 %以内.

关键词: 人工神经网络 , BP算法 , 力学性能

添加Ni和Ag纳米颗粒对BaTiO3/PVDF复合材料击穿场强的影响

郑晖 , 刘晓林 , 窦晓亮 , 陈建峰

复合材料学报

选用金属Ni和Ag纳米颗粒作为导体相,采用共混法分别制备了击穿场强较高的Ni-BaTiO3/聚偏氟乙烯(Ni-BaTiO3/PVDF)和Ag-BaTiO3/PVDF三相复合材料.研究了导体相Ni和Ag添加量、粒径及导体种类对复合材料击穿场强的影响,发现Ni-BaTiO3/PVDF和Ag-BaTiO3/PVDF三相复合材料的击穿场强均随导体添加量的增加呈现先升高后降低的趋势,且在适宜的导体添加量下复合材料均表现出高于未添加导体相的BaTiO3/PVDF两相复合材料的击穿场强;添加同类导体Ni时,Ni粒径越小,三相复合材料的击穿场强提高越明显;导体添加量与粒径均相同时,Ni-BaTiO3/PVDF复合材料的击穿场强较高,当粒径50 nm的Ni添加量为体积分数1.90%时,其击穿场强可达200 kV/mm,储能密度比BaTiO3/PVDF两相复合材料提高4倍.这些结果可用库仑阻塞效应很好地解释.

关键词: 复合材料 , 纳米颗粒 , PVDF , BaTiO3 , 击穿场强

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