基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测
기우BPNN적다상복합도자재료단렬인성예측
Prediction of composite ceramics' fracture toughness based on BP neural network
  • 万方数据
    材料科学与工艺 재료과학여공예
    MATERIAL SCIENCE AND TECHNOLOGY
    2005年 5期 456-458 ,共3页

    孙德明%刘立红%石怀伟%马向阳%张长强%许崇海%鹿晓阳

    손덕명%류립홍%석부위%마향양%장장강%허숭해%록효양

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    为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对Al2O3/SiC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.
    위유효축단도자재료설계중번쇄적시험과정,이용오차반향전파신경망락(BPNN)능구정학핍근비선성영사관계적우점,장기운용도다상복합결구도자재료단렬인성예측중,극복료도자재료연구중단인소실험법불능정학반영단렬인성여첨가조분다인소지간복잡적비선성영사관계적약점.대Al2O3/SiC/(W,Ti)C복합도자재료단렬인성적예측화시험험증표명,해방법가행유효,위쾌첩、경제지개발연제도자재료제공료신적사로화유효수단.
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