卫生陶瓷凝胶注模成型干燥收缩的人工神经网络预测

• 作者: 吴建鹏 曹丽云 杨军胜 贺海燕 黄剑锋
• 来源期刊: 材料导报
• 学科: 工学
• 关键词: 卫生陶瓷 凝胶注模成型 干燥收缩 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 材料研究
• 页码范围: 129-131
• 页数: 3页
• 分类号: TB3
• 字数: 2758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-023X.2006.02.034

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄剑锋	陕西科技大学材料科学与工程学院	271	1521	17.0	24.0
2	曹丽云	陕西科技大学化学与化工学院	224	1288	16.0	22.0
3	吴建鹏	陕西科技大学材料科学与工程学院	120	797	14.0	21.0
4	杨军胜	陕西科技大学化学与化工学院	33	242	10.0	13.0
5	贺海燕	陕西科技大学材料科学与工程学院	51	374	10.0	16.0