基于BP人工神经网络的SmFeN永磁材料工艺-磁性能关系预测

• 作者: 刘颖 叶金文 朱运锋
• 来源期刊: 中国材料科技与设备
• 学科: 工学
• 关键词: 稀土永磁 SMFEN 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TM273

摘要

采用均匀设计的方法设计了4因素16水平的HDDR工艺条件优化实验方案，建立了工艺参数与磁性能之间的神经网络数学模型，利用该模型结合微观结构的变化研究了各工艺参数以及多因素之间的交互作用对磁性能的影响规律，并对工艺条件进行了优化。结果表明：数学模型预测磁性能结果与实测结果吻合良好，剩磁Br的相对误差在2．85％以内，最大磁能积（BH）m的相对误差的在4．60％以内，内禀矫顽力Hcj的相对误差的最大值为6．0％，建立的数学模型有较好的可靠性。采用预测的HI）DR工艺条件，成功制备出了氮含量高、相组成单-的Sm2Fe17Nx稀土永磁材料，其粘结磁体的磁性能为：Br=0．562T，Hcj-1214kA／m，（BH）m-56kJ／m3和预测值吻合很好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘颖	四川大学材料科学与工程学院	327	1841	19.0	28.0
2	叶金文	四川大学材料科学与工程学院	62	320	10.0	12.0
3	朱运锋	四川大学材料科学与工程学院	3	9	1.0	3.0