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色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用

刘朝燊 , 王冬梅 , 白洁 , 杨得坡

色谱 doi:10.3321/j.issn:1000-8713.2003.06.009

介绍了气相色谱、高效液相色谱、超临界流体色谱和高速逆流色谱等几种色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用现状,以及使用模糊聚类分析和人工神经网络分析指纹图谱对中药进行模式识别和质量鉴定的方法.

关键词: 气相色谱 , 高效液相色谱 , 高速逆流色谱 , 超临界流体色谱 , 人工神经网络 , 模糊聚类分析 , 指纹图谱 , 中药

普碳钢中厚板热轧温度制定的一种新的数学方法

邓天勇 , 吴迪 , 许云波 , 赵彦峰 , 刘相华 , 王国栋

金属学报 doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2009.01.011

为实现普碳钢中厚板的柔性化轧制,建立了一种新的用于制定温度制度的理论算法.首先建立最佳预测能力的人工神经网络,用于预测中厚板力学性能;然后运用遗传算法制定出温度制度,并由回归出的力学性能公式对预测结果进行验证.结果表明,通过回归法和人工神经网络均可精确地预测中厚板的力学性能,而且神经网络的预测精度比回归公式的预测精度高;终轧温度和终冷温度对力学性能的影响最大;通过温度制度和力学性能回归公式计算出的强度,与目标强度非常吻合;对同一成分的钢种,通过制定合适的温度制度可以轧制出不同强度的产品,以减缓中厚板产品大规模定制中各阶段之间的矛盾.

关键词: 普碳钢 , 中厚板 , 组织性能预测 , 温度制度 , 人工神经网络 , 遗传算法 , 柔性轧制

多壁碳纳米管增强铜基金属复合材料干滑动磨损行为的参数优化

K.SOORYAPRAKASH , TITUSTHANKACHAN , R.RADHAKRISHNAN

中国有色金属学报(英文版) doi:10.1016/S1003-6326(17)60070-0

利用实验、统计学及人工神经网络方法研究粉末冶金法制备的多壁碳纳米管增强铜基金属复合材料的磨损行为,并探讨多壁碳纳米管含量的影响.测定和分析复合材料样品的显微硬度,设计L16正交实验,采用销盘式摩擦计测定样品的磨损量随载荷和滑动距离的变化.结果表明:铜基金属复合材料的硬度随多壁碳纳米管含量的增加而增加.Taguchi法工艺参数优化结果表明多壁碳纳米管的引入对复合材料磨损量产生较大影响.利用ANOV统计学方法分析和验证了复合材料的抗磨损性能.多壁碳纳米管含量对复合材料磨损量的影响最大(贡献率为76.48%),其次为所加载荷(贡献率为12.18%),最后为滑动距离(贡献率为9.91%).采用具有可变隐含节点的人工神经网络模型对复合材料的磨损过程进行模拟,所得结果的平均误差(MAE)值较低,3-7-1网络拓扑结构的适应性强,所得数据可靠.人工神经网络预测值(相关系数R值为99.5%)与ANOVA统计结果吻合良好,且能用于研究各参数对多壁碳纳米管增强的铜基金属复合材料磨损行为的影响.

关键词: , 多壁碳纳米管(MWCNT) , 粉末冶金 , 磨损 , Taguchi法 , 方差分析(ANOVA) , 人工神经网络

神经网络-遗传算法优化反应烧结ZrO2-SiC材料制备工艺

阎加强 , 张培新 , 伍卫琼 , 单松高 , 隋智通

无机材料学报

应用人工神经网络对反应烧结ZrO2-SiC材料制备中工艺参数与原位SiC颗粒生成量的关系进行拟合和预测,并结合遗传算法优化出了最佳制备工艺.

关键词: 人工神经网络 , genetic algorithm , reaction sintering , process parametersoptimizdtion , null

一种确定管材本构参数的新方法及其应用

闫晶 , 杨合 , 詹梅 , 任宁 , 寇永乐

材料科学与工艺

管材力学性能参数是研究管材数控弯曲变形行为的关键因素之一.采用将人工神经网络、有限元模拟以及基于平面应力状态的拉伸实验相结合的参数识别方法,获得了尺寸因子(D/t)为50的铝合金管(50520)的塑性本构参数.同时,基于ABAQUS软件平台,建立了数控弯管三维弹塑性有限元模型,并利用该模型研究了不同本构参数对弯管塑性变形行为的影响.结果表明:与传统单向拉伸测试相比.采用本文方法获得的管材塑性本构参数模拟的管材外弧面塑性变形行为与实验结果更接近.

关键词: 参数识别 , 管数控弯曲 , 人工神经网络 , 有限元分析

超高强Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag合金时效性能预测的人工神经网络模型

曾渝 , 朱远志 , 尹志民

稀有金属材料与工程

通过对实验Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag合金不同温度下(90℃~150℃)时效得到的硬度和导电率数据进行了神经网络建模,发现在目标函数为0.3,隐层节点数为5,学习率为0.15时,系统误差较小.利用所建立的网络模型预测不同时效状态下材料的硬度和导电率值,发现预测数据与实验数据吻合良好(总误差3.5%),为铝合金时效性能预测和控制提供了1条新途径.

关键词: 超高强铝合金 , 时效性能 , 人工神经网络 , 模型

基于人工神经网络的P20钢热处理工艺

左秀荣 , 陈蕴博 , 王淼辉 , 李勇

材料热处理学报

用BP人工神经网络及材料微观分析方法研究了热处理工艺对P20钢硬度的影响.结果表明,BP网络能根据淬火及回火温度精确预测P20钢热处理后的硬度;BP网络预测结果表明,P20钢经800~920℃淬火及530~650℃回火,在给定的淬火温度下,随回火温度的增加硬度急剧降低;在给定的回火温度下,随淬火温度的增加硬度略有增加.材料微观分析表明:这主要归因于回火温度升高造成的碳化物长大和α相的回复程度的加剧及淬火温度升高造成的碳及合金元素固溶量的增加.

关键词: 人工神经网络 , P20钢 , 热处理工艺 , 硬度

ANN预测铀钛合金贮存后的力学性能

陆春海 , 王志伟 , 陈敏等

腐蚀学报(英文)

建立了预测铀钛合金在不同氮气氛和不同相对湿度下贮存后力学性能变化的人工神经网络模型,并用两组已知数据对人工神经网络垢预测效果进行了验证。 

关键词: 人工神经网络 , uranium alloy

基于BP人工神经网络的绝缘子等值附盐密度预测

何相佑 , 向凤红 , 忽建蕊

绝缘材料 doi:10.3969/j.issn.1009-9239.2008.04.017

等值附盐密度是确定污秽等级和绘制电网污区分布图的主要依据,但是,它易受测量用水量的影响,且测量只能在停电状态下进行.通过对3种常用悬式绝缘子进行人工污秽试验,采用BP人工神经网络的方法,建立了以泄漏电流最大值、泄漏电流5个脉冲主成分、环境湿度、温度等8个变量作为输入参数,等值附盐密度作为输出参数的智能预测模型.使用Levenberg-Marquardt快速学习算法对建立的神经网络进行训练.其试验数据验证了该方法的可行性.

关键词: 绝缘子 , 泄漏电流 , 人工神经网络 , 等值附盐密度

理论研究方法在膜超(微)滤研究中的应用

徐菡 , 李建明 , 陈文梅

膜科学与技术 doi:10.3969/j.issn.1007-8924.2004.02.016

在对超(微)滤的过滤性能及过程的研究中,实验研究作出了很多贡献,但实验研究存在着结论对具体实验体系有很大依赖性、研究费用较高等缺点.介绍几种较经典的扩散模型和流体动力学模型及其建模思路、适用范围和存在问题;提出借助理论分析和计算方法设计实验,再根据实验数据利用人工神经网络建立普用性模型的新方法.对于方程的求解,介绍了简化法、摄动法、数值计算与模拟等方法的特点及其在超(微)滤研究中的应用,认为用数值计算的方法研究超(微)滤机理及膜器优化设计必将成为今后超(微)滤研究的重要方向之一.

关键词: 超滤 , 微滤 , 理论模型 , 人工神经网络 , 摄动法 , 数值计算

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