人工神经网络在钢铁材料力学性能预测方面的应用

• 作者: 姜茂发 左秀荣 薛向欣
• 来源期刊: 特殊钢
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 钢铁材料 力学性能 预测
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 专题讨论
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TG1
• 字数: 3910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8620.2004.05.009

摘要

人工神经网络模型特别适用于非线性系统,具有较好的学习精度和概括能力,已成功应用于钢铁材料力学性能的预测.使用人工神经网络模型,通过输入合金元素、组织、生产工艺参数可预测钢铁材料的抗拉强度、延伸率、韧性、疲劳和蠕变性能.概要叙述了人工神经网络在预测板材、球墨铸铁的常温力学性能,合金结构钢的淬透性,高速钢、不锈耐热钢的热强度以及微合金钢热扭转性能方面的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜茂发		301	2168	23.0	31.0
2	薛向欣		336	3113	24.0	40.0
3	左秀荣	郑州大学物理工程学院	74	576	14.0	21.0