轻合金加工技术
輕閤金加工技術
경합금가공기술
LIGHT ALLOY FABRICATION TECHNOLOGY
2010年
4期
35-38
,共4页
BP神经网络%SiCp/AZ61复合材料%学习样本%力学性能
BP神經網絡%SiCp/AZ61複閤材料%學習樣本%力學性能
BP신경망락%SiCp/AZ61복합재료%학습양본%역학성능
利用人工神经网络(ANN)的BP(back propagation)算法,建立了复合材料力学性能预测模型.模型由三层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层.以SiCp/AZ61复合材料的力学性能与SiC的颗粒体积分数的关系为研究对象,选取了七组试验数据作为学习样本,用建立的网络预测未知,并给出预报曲线和预测程序界面图.与试验结果比较表明,所建立的网络能反映SiCp/AZ61复合材料中SiC的颗粒体积分数与其力学性能之间的关系,为试验设计提供了一种新的思路.
利用人工神經網絡(ANN)的BP(back propagation)算法,建立瞭複閤材料力學性能預測模型.模型由三層神經元組成,分彆為輸入層、隱含層和輸齣層.以SiCp/AZ61複閤材料的力學性能與SiC的顆粒體積分數的關繫為研究對象,選取瞭七組試驗數據作為學習樣本,用建立的網絡預測未知,併給齣預報麯線和預測程序界麵圖.與試驗結果比較錶明,所建立的網絡能反映SiCp/AZ61複閤材料中SiC的顆粒體積分數與其力學性能之間的關繫,為試驗設計提供瞭一種新的思路.
이용인공신경망락(ANN)적BP(back propagation)산법,건립료복합재료역학성능예측모형.모형유삼층신경원조성,분별위수입층、은함층화수출층.이SiCp/AZ61복합재료적역학성능여SiC적과립체적분수적관계위연구대상,선취료칠조시험수거작위학습양본,용건립적망락예측미지,병급출예보곡선화예측정서계면도.여시험결과비교표명,소건립적망락능반영SiCp/AZ61복합재료중SiC적과립체적분수여기역학성능지간적관계,위시험설계제공료일충신적사로.
