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TiB_2-Cu复合材料SHS工艺的人工神经网络优化
被引量：
14
1
作者
徐强
张幸红
+2 位作者
赫晓东
韩杰才
王雪峰
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第10期1199-1201,共3页
利用3×5×1的3层BP神经网络模型对SHS法制备TiB2-Cu基复合材料过程中的工艺参数进行优化.将SHS工艺的3个主要参数———延迟时间、高压压力和高温保压时间作为人工神经网络的输入,合成产物的相对密度作为网络的输出,利用单参...
利用3×5×1的3层BP神经网络模型对SHS法制备TiB2-Cu基复合材料过程中的工艺参数进行优化.将SHS工艺的3个主要参数———延迟时间、高压压力和高温保压时间作为人工神经网络的输入,合成产物的相对密度作为网络的输出,利用单参数动态搜索算法对SHS工艺参数进行了优化.结果表明训练样本和检验样本的网络实际输出值与相应的试验值均非常接近,TiB2-Cu基复合材料的SHS最佳工艺参数是延迟时间为6 8s,高压压力为360MPa,高温保压时间为9 2s.
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关键词
硼化钛-铜复合材料
SHS
工艺优
化
人工神经网络
自蔓延高温燃烧合成
模型
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职称材料
题名
TiB_2-Cu复合材料SHS工艺的人工神经网络优化
被引量：
14
1
作者
徐强
张幸红
赫晓东
韩杰才
王雪峰
机构
哈尔滨工业大学复合材料研究所
哈尔滨工业大学数学系
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第10期1199-1201,共3页
基金
教育部博士点基金资助项目(20020213037)
航天创新科技基金资助项目资助项目.
文摘
利用3×5×1的3层BP神经网络模型对SHS法制备TiB2-Cu基复合材料过程中的工艺参数进行优化.将SHS工艺的3个主要参数———延迟时间、高压压力和高温保压时间作为人工神经网络的输入,合成产物的相对密度作为网络的输出,利用单参数动态搜索算法对SHS工艺参数进行了优化.结果表明训练样本和检验样本的网络实际输出值与相应的试验值均非常接近,TiB2-Cu基复合材料的SHS最佳工艺参数是延迟时间为6 8s,高压压力为360MPa,高温保压时间为9 2s.
关键词
硼化钛-铜复合材料
SHS
工艺优
化
人工神经网络
自蔓延高温燃烧合成
模型
Keywords
Boron compounds
Copper
Neural networks
Optimization
Pressure
Synthesis (chemical)
Titanium compounds
分类号
TB333 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
TiB_2-Cu复合材料SHS工艺的人工神经网络优化
徐强
张幸红
赫晓东
韩杰才
王雪峰
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
14
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