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卫生陶瓷凝胶注模成型干燥收缩的人工神经网络预测
被引量：
1
1
作者
曹丽云
吴建鹏
+2 位作者
杨军胜
贺海燕
黄剑锋
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期129-131,共3页
卫生陶瓷凝胶注模成型工艺的复杂性使其很难控制材料成型后的干燥收缩率,尝试用人工神经网络技术对卫生陶瓷凝胶注模成型工艺过程进行识别和仿真,采用Levenberg-Marquardt算法建立了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺中单体、引发剂、交联剂、...
卫生陶瓷凝胶注模成型工艺的复杂性使其很难控制材料成型后的干燥收缩率,尝试用人工神经网络技术对卫生陶瓷凝胶注模成型工艺过程进行识别和仿真,采用Levenberg-Marquardt算法建立了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺中单体、引发剂、交联剂、催化剂含量和坯体干燥收缩的映射网络模型,从而可利用该模型来预测在一定有机成型添加剂含量下卫生陶瓷的干燥收缩。结果表明,其预测平均误差小于0.65%,而且该模型可以分析任意2种工艺因素对陶瓷干燥收缩的偶合作用。
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关键词
卫生陶瓷
凝胶注模成型
干燥收缩
人工神经网络
凝胶注模成型工艺
人工神经网络技术
神经网络预测
干燥收缩率
LEVENBERG-MARQUARDT算法
网络模型
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职称材料
题名
卫生陶瓷凝胶注模成型干燥收缩的人工神经网络预测
被引量：
1
1
作者
曹丽云
吴建鹏
杨军胜
贺海燕
黄剑锋
机构
咸阳陕西科技大学化学与化工学院
陕西科技大学
材料科学与工程
学院
出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期129-131,共3页
基金
陕西省教育厅自然科学专项基金资助课题(04JK204)
文摘
卫生陶瓷凝胶注模成型工艺的复杂性使其很难控制材料成型后的干燥收缩率,尝试用人工神经网络技术对卫生陶瓷凝胶注模成型工艺过程进行识别和仿真,采用Levenberg-Marquardt算法建立了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺中单体、引发剂、交联剂、催化剂含量和坯体干燥收缩的映射网络模型,从而可利用该模型来预测在一定有机成型添加剂含量下卫生陶瓷的干燥收缩。结果表明,其预测平均误差小于0.65%,而且该模型可以分析任意2种工艺因素对陶瓷干燥收缩的偶合作用。
关键词
卫生陶瓷
凝胶注模成型
干燥收缩
人工神经网络
凝胶注模成型工艺
人工神经网络技术
神经网络预测
干燥收缩率
LEVENBERG-MARQUARDT算法
网络模型
Keywords
sanitary ceramics, gelcasting, dry shrinkage, artificial neural net
分类号
TQ174.62 [化学工程—陶瓷工业]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卫生陶瓷凝胶注模成型干燥收缩的人工神经网络预测
曹丽云
吴建鹏
杨军胜
贺海燕
黄剑锋
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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