基于BP神经网络的置氢TC21合金力学性能预测

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摘要：基于神经网络的非线性映射和泛化能力,采用人工神经网络方法,建立了置氢TC21合金力学性能预测的BP神经网络模型。模型的输入参数包括高温拉伸试验温度和置氢含量,输出参数为合金的常用力学性能指标,即抗拉强度和屈服强度。通过检验样本验证了ANN模型的准确性。结果表明：该模型具有容错性好、通用性强等优点,可以预测置氢TC21合金在不同拉伸温度和不同置氢含量下的机械性能。同时,将神经网络技术应用于材料制备工艺设计领域,可以明显地提高工艺设计效率,缩短实验周期。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/92850X/201206/42505605.html

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 BP神经网络模型 人工神经网络 BP神经网络 置氢 力学性能 预测