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超弹性形状记忆合金的神经网络连续本构模型

任文杰 , 何鹏飞 , 周戟

功能材料

对超弹性形状记忆合金(SMA)丝在不同应变幅值和荷载速率下进行加卸载单轴拉伸试验,分析其滞回特性随环境因素的变化规律。将径向基函数神经网络(RBFNN)和Graesser模型结合起来,Graesser模型参数取自试验曲线,能由数学式确定的模型参数和应变幅值、荷载速率一起作为网络的输入信息,不能由数学式确定的模型参数作为输出神经元。数值计算表明,RBFNN可以精确地预测Graesser模型参数,且计算的SMA应力-应变曲线与Graesser模型结果吻合很好。

关键词: 形状记忆合金 , 超弹性 , Graesser模型 , 径向基函数神经网络

基于人工神经网络-粒子群算法激光烧蚀制备PDPhSM基纳米复合薄膜的工艺优化

唐普洪 , 宋仁国 , 柴国钟 , 毛杰

材料科学与工艺

为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(Polydiphenylsilylenemethyle,PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的试验过程,本文将用径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)人工神经网络对聚合物PDPhSM基纳米复合薄膜的制备工艺与聚合效率之间的关系进行建模;讨论了激光能量密度、环境压强、靶衬距离、沉积时间和聚合效率之间的关系.在此基础上.采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对其进行工艺优化,200代以后,粒子素质明显提高,k值趋近于0,群体达到了最优,工艺参数的优化结果较为满意.从而为薄膜材料工艺优化研究探索了一条崭新的途径.

关键词: PDPhSM基纳米复合薄膜 , 激光烧蚀 , 径向基函数神经网络 , 聚合效率 , 粒子群优化

径向基函数神经网络用于重叠色谱峰解析

李一波 , 黄小原 , 沙明 , 孟宪生

色谱 doi:10.3321/j.issn:1000-8713.2001.02.005

在高斯基径向基函数神经网络(RBFNN)学习算法中引入了鲁棒性和随机全局寻优的两阶段遗传算法:结构学习和参数优化。通过两阶段学习算法的交替使用,使网络具有结构自学习和参数优化的能力,而后将网络应用于组分数未知的重叠色谱峰解析。该方法具有不需人为干预,可自动确定网络结构即组分数的优点;并且解析精度较高,适用于多组分重叠色谱峰的解析;对完全重叠色谱峰也具有良好的解析能力。

关键词: 径向基函数神经网络 , 色谱 , 重叠色谱峰 , 遗传算法

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