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用神经网络BP算法预测钨合金材料抗拉强度
被引量：
3
1
作者
刘筱玲
宋顺成
+1 位作者
史洪刚
尚福军
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期63-65,共3页
为减少实验量,降低实验成本,采用人工神经网络BP算法处理了钨合金材料的抗拉强度的实验数据,包括钨含量、变形量对材料抗拉强度的影响,给出了在不同钨含量条件下变形量对材料抗拉强度的关系曲线,和不同变形量条件下钨含量对材料抗拉强...
为减少实验量,降低实验成本,采用人工神经网络BP算法处理了钨合金材料的抗拉强度的实验数据,包括钨含量、变形量对材料抗拉强度的影响,给出了在不同钨含量条件下变形量对材料抗拉强度的关系曲线,和不同变形量条件下钨含量对材料抗拉强度的关系曲线.通过本文的分析可知,采用BP算法来处理钨合金的实验数据是可行的.
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关键词
人工神经网络
BP算法
抗拉强度
变形量
钨含量
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职称材料
题名
用神经网络BP算法预测钨合金材料抗拉强度
被引量：
3
1
作者
刘筱玲
宋顺成
史洪刚
尚福军
机构
西南交通大学应用力学与工程系
中国兵器科学研究院宁波分院
出处
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期63-65,共3页
文摘
为减少实验量,降低实验成本,采用人工神经网络BP算法处理了钨合金材料的抗拉强度的实验数据,包括钨含量、变形量对材料抗拉强度的影响,给出了在不同钨含量条件下变形量对材料抗拉强度的关系曲线,和不同变形量条件下钨含量对材料抗拉强度的关系曲线.通过本文的分析可知,采用BP算法来处理钨合金的实验数据是可行的.
关键词
人工神经网络
BP算法
抗拉强度
变形量
钨含量
Keywords
artificial neural net
w
ork
BP method
tensile strength
deformation magnitude
volume fractions of w - phase
分类号
TG146.411 [金属学及工艺—金属材料]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用神经网络BP算法预测钨合金材料抗拉强度
刘筱玲
宋顺成
史洪刚
尚福军
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
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