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基于人工神经网络的NiZn铁氧体结构不敏感性能的预测模型
被引量：
2
1
作者
刘海定
李济林
+1 位作者
贺文海
汤爱涛
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第9期1514-1517,共4页
为了系统研究配方对铁氧体电磁性能的影响,制备了一系列Mn2+、Ge4+和Si4+替代的NiZn铁氧体材料,建立了铁氧体配方与结构不敏感性能之间的人工神经网络预测模型。利用所建立的模型研究了ZnO对NiZn铁氧体3个结构不敏感性能居里温度、磁饱...
为了系统研究配方对铁氧体电磁性能的影响,制备了一系列Mn2+、Ge4+和Si4+替代的NiZn铁氧体材料,建立了铁氧体配方与结构不敏感性能之间的人工神经网络预测模型。利用所建立的模型研究了ZnO对NiZn铁氧体3个结构不敏感性能居里温度、磁饱和强度及介电常数的影响规律,以及多个组分的交互作用。结果表明:模型的预测结果与实验结果吻合良好,二者的相对误差较小。ZnO含量的增加会导致铁氧体居里温度下降,但会提高饱和磁化强度和介电常数。NiO和ZnO的交互作用对铁氧体的结构不敏感性能影响明显。利用模型得到的铁氧体性能-成分等值线图对寻找最佳配方有较高参考价值。
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关键词
NIZN铁氧体
神经网络
结构不敏感性
预测模型
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职称材料
题名
基于人工神经网络的NiZn铁氧体结构不敏感性能的预测模型
被引量：
2
1
作者
刘海定
李济林
贺文海
汤爱涛
机构
国家仪表功能材料工程技术研究中心
重庆大学材料科学与工程学院
出处
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第9期1514-1517,共4页
基金
机械工业科技发展基金资助项目(CNMEG04科43号)
文摘
为了系统研究配方对铁氧体电磁性能的影响,制备了一系列Mn2+、Ge4+和Si4+替代的NiZn铁氧体材料,建立了铁氧体配方与结构不敏感性能之间的人工神经网络预测模型。利用所建立的模型研究了ZnO对NiZn铁氧体3个结构不敏感性能居里温度、磁饱和强度及介电常数的影响规律,以及多个组分的交互作用。结果表明:模型的预测结果与实验结果吻合良好,二者的相对误差较小。ZnO含量的增加会导致铁氧体居里温度下降,但会提高饱和磁化强度和介电常数。NiO和ZnO的交互作用对铁氧体的结构不敏感性能影响明显。利用模型得到的铁氧体性能-成分等值线图对寻找最佳配方有较高参考价值。
关键词
NIZN铁氧体
神经网络
结构不敏感性
预测模型
Keywords
NiZn ferrite
artificial neural network
structure-insensitive
prediction model
分类号
TM273 [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
操作
1
基于人工神经网络的NiZn铁氧体结构不敏感性能的预测模型
刘海定
李济林
贺文海
汤爱涛
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
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