铝合金电致塑性效应的人工神经网络模型仿真

• 作者: 李尧 王少愚
• 来源期刊: 江汉大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 金属电致塑性 神经网络 仿真
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 机电与建筑科学
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TG113.12
• 字数: 2892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0143.2009.01.013

摘要

金属电致塑性效应为一个多变量非线性灰色系统,分析各种外界因素对金属电致塑性效应、金属中微观组织的影响以及建立相应的本构方程是相当困难的.人工神经网络ANN具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等特征,更容易通过仿真逼近实际的教学模型.以ANN对铝合金电致塑性效应进行仿真,经过多次的训练后逼近实际的非线性模型,然后,给定一组输入数据进行自适应预测输出,并根据实验所测的实际数据与预测结果进行对照和评判,从而获得了比较满意的仿真效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李尧	江汉大学机电与建筑工程学院	54	291	10.0	13.0
2	王少愚	江汉大学机电与建筑工程学院	8	10	2.0	3.0