基于人工神经网络的碳/陶瓷复合材料性能预测

• 作者: 乔英杰 尹海莲 梁军
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 碳/陶瓷复合材料 石墨化 材料性能
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 400-403
• 页数: 4页
• 分类号: TB302
• 字数: 3515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2005.03.017

摘要

利用人工神经网络的BP算法,建立了碳/陶瓷复合材料性能与多组分掺杂含量之间的预测模型.模型由输入层、隐含层和输出层3层神经元组成,用以模拟人脑的结构.以掺杂物的质量分数为输入参数,经石墨化后测得的复合材料的电阻率和抗折强度为输出参数.选取了30组实验数据作为学习样本,任意的7组数据作为"未知样品"对网络进行验证.结果表明,实验值和预测值相比电阻率的最大误差不超过8%,抗折强度的最大误差不超过12%.所建的网络可为碳/陶瓷复合材料设计提供理论指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔英杰	哈尔滨工程大学机电学院	56	318	10.0	14.0
5	梁军	哈尔滨工业大学复合材料研究所	84	958	17.0	28.0
6	尹海莲	哈尔滨工业大学复合材料研究所	1	8	1.0	1.0