神经网络在制备氮化硅多孔陶瓷中的应用

• 作者: 严友兰 乔冠军 余娟丽 张健 王红洁 金志浩
• 来源期刊: 稀有金属材料与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 多孔氮化硅陶瓷 抗弯强度 气孔率
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 材料科学
• 页码范围: 464-468
• 页数: 5页
• 分类号: TGL74
• 字数: 4023字
• 语种: 中文

摘要

以凝胶注模法制备多孔氮化硅陶瓷正交试验结果作为样本,建立3层Back Pmpagation(BP)神经网络,并进行训练以预测陶瓷性能.通过附加试验值对建立的神经网络预测能力进行验证,证明该BP神经网络模型是有效的,能准确预测多孔氮化硅陶瓷性能.通过BP神经网络模型研究多孔氮化硅陶瓷性能的结果表明,随着固含量的增加,气孔率单调下降;固含量存在一优化值,此时陶瓷抗弯强度最大;单体含量越大,气孔率越大,而抗弯强度降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金志浩	西安交通大学金属材料强度国家重点实验室	325	5024	34.0	51.0
2	乔冠军	西安交通大学金属材料强度国家重点实验室	112	1262	19.0	29.0
3	王红洁	西安交通大学金属材料强度国家重点实验室	57	568	15.0	20.0
4	余娟丽	西安交通大学金属材料强度国家重点实验室	4	34	3.0	4.0
5	张健		1	2	1.0	1.0
6	严友兰	西安交通大学金属材料强度国家重点实验室	3	21	2.0	3.0