稀有金属材料与工程
稀有金屬材料與工程
희유금속재료여공정
RARE METAL MATERIALS AND ENGINEERNG
2010年
10期
1719-1722
,共4页
蔡从中%温玉锋%裴军芳%朱星键%王桂莲
蔡從中%溫玉鋒%裴軍芳%硃星鍵%王桂蓮
채종중%온옥봉%배군방%주성건%왕계련
NiTi合金%自蔓延高温合成(SHS)%孔隙%支持向量回归(SVR)%预测
NiTi閤金%自蔓延高溫閤成(SHS)%孔隙%支持嚮量迴歸(SVR)%預測
NiTi합금%자만연고온합성(SHS)%공극%지지향량회귀(SVR)%예측
根据自蔓延高温合成法(SHS)制备多孔NiTi合金孔隙试验所获得的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立不同反应参数(温度,粒度和压坯密度)下合成的多孔NiTi合金孔隙的SVR预测模型,并与基于误差反向传播神经网络(BPNN)回归模型的预测结果进行比较.结果表明:在相同的训练与测试样本集下所获的SVR预测结果的平均绝对百分误差(MAPE)比BPNN预测模型的要小,其预测精度更高,预测效果更好;SVR-LOOCV预测的MAPE也比BPNN略小,且其预测结果的相关系数达到了0.999.因此,该方法是一种预测SHS法制备多孔NiTi合金孔隙的有效方法,可为SHS合成多孔NiTi提供理论指导.
根據自蔓延高溫閤成法(SHS)製備多孔NiTi閤金孔隙試驗所穫得的實測數據集,應用基于粒子群算法(PSO)尋優的支持嚮量迴歸(SVR)方法,建立不同反應參數(溫度,粒度和壓坯密度)下閤成的多孔NiTi閤金孔隙的SVR預測模型,併與基于誤差反嚮傳播神經網絡(BPNN)迴歸模型的預測結果進行比較.結果錶明:在相同的訓練與測試樣本集下所穫的SVR預測結果的平均絕對百分誤差(MAPE)比BPNN預測模型的要小,其預測精度更高,預測效果更好;SVR-LOOCV預測的MAPE也比BPNN略小,且其預測結果的相關繫數達到瞭0.999.因此,該方法是一種預測SHS法製備多孔NiTi閤金孔隙的有效方法,可為SHS閤成多孔NiTi提供理論指導.
근거자만연고온합성법(SHS)제비다공NiTi합금공극시험소획득적실측수거집,응용기우입자군산법(PSO)심우적지지향량회귀(SVR)방법,건립불동반응삼수(온도,립도화압배밀도)하합성적다공NiTi합금공극적SVR예측모형,병여기우오차반향전파신경망락(BPNN)회귀모형적예측결과진행비교.결과표명:재상동적훈련여측시양본집하소획적SVR예측결과적평균절대백분오차(MAPE)비BPNN예측모형적요소,기예측정도경고,예측효과경호;SVR-LOOCV예측적MAPE야비BPNN략소,차기예측결과적상관계수체도료0.999.인차,해방법시일충예측SHS법제비다공NiTi합금공극적유효방법,가위SHS합성다공NiTi제공이론지도.
