苏娟华
,
董企铭
,
刘平
,
李贺军
,
康布熙
材料热处理学报
doi:10.3969/j.issn.1009-6264.2003.03.020
根据人工神经网络(ANN)的BP(back propagation)算法,建立了快速凝固Cu-Cr-Zr铜合金时效温度和时间与硬度和导电率的神经网络映射模型.预测值与实际情况吻合良好,硬度和导电率最大误差分别为4 1%和1.9%.通过对样本集的学习,建立了快速凝固时效工艺知识库,对预测和控制该工艺性能非常有益.
关键词:
Cu-Cr-Zr合金
,
快速凝固
,
时效
,
神经网络(ANN)
,
知识库
