基于人工神经网络的Cu-Cr-Zr合金时效强化性能预测研究

• 作者: 刘平 康布熙 李贺军 苏娟华 董企铭
• 来源期刊: 材料科学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: Cu-Cr-Zr合金 时效强化 神经网络 Levenberg-Marquardt算法
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 383-386
• 页数: 4页
• 分类号: TG146|TG146.1+1
• 字数: 2743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2812.2003.03.018

摘要

本文首次利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度和时间与硬度和导电率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测结果表明:该BP神经网络可以充分挖掘样本蕴含的领域知识,可以对材料性能进行有效预测和分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李贺军	西北工业大学材料学院	351	3778	28.0	39.0
2	刘平	河南科技大学材料学院	215	2374	23.0	31.0
3	董企铭	河南科技大学材料学院	59	672	14.0	21.0
4	苏娟华	西北工业大学材料学院	93	549	13.0	18.0
8	康布熙	河南科技大学材料学院	59	691	15.0	22.0