摘要
为了解决高合金高强高韧钢的性能优化问题 ,以获得最佳的强度和韧性的配合 ,采用人工神经网络方法建立多变量与多目标函数之间的关系 ,并将MonteCarlo方法中的模拟退火算法与人工神经网络BP算法相结合 ,解决了这类复杂系统中多函数变量与多目标函数之间没有确定的解析关系因而无法进行直接优化的难题·解决了航天用高强高韧钢性能优化问题 ,并为解决多变元非线性复杂系统的优化问题提供了一种新的有效的方法·
To solve the optimization problem of high strength high fracture toughness steels, the relationship between multi variable and multi objective function was established by back propagation (BP) arithmetic in artificial neural network. A new method for optimization of multi variable non linear complicated system was provided by combining simulated annealing algorithm in Monte Carlo with BP algorithm of artificial neural network. This method is applied to the optimization to the high strength high fracture toughness steels.
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期270-272,共3页
Journal of Northeastern University(Natural Science)
基金
辽宁省自然科学基金资助项目 (9910 3 0 0 10 3 )
国家'九五'重点科技攻关项目 (98 A2 8 0 1 0 2 )
关键词
系统优化
MONTE
CARLO方法
模拟退火算法
人工神经网络
BP算法
多目标函数
高强高韧钢
system optimization
Monte Carlo method
simulated annealing algorithm
artificial neural network
BP arithmetic
multi objective function
high strength high fracture toughness steels.
