BP神经网络模型预测ZnCu2Al10合金的高温变形行为

• 作者: 刘英莉 姜瑛 尹建成 钟毅
• 来源期刊: 材料科学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: ZnCu2Al10合金 热变行形为 本构关系 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 192-198
• 分类号: TG146.1+3
• 语种: 中文
• DOI: 10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2016.02.004

摘要

采用Gleeble-3800热模拟实验机研究ZnCu2Al10合金在变形温度为150～330℃,应变速率为0.01～10s-1下的高温流变行为.结果表明,BP神经网络可以描述和预测本构关系.模型的输入参数为温度、应变和应变速率;输出参数为流动应力;BP神经网络采用4层架构模式.结果表明:所建立的本构关系模型,训练样本的实验值与预测值间误差控制在0.91％以内,所有样本的误差均在4.32％以内,平均绝对百分误差为0.0201.同时可以看出,BP神经网络对于预测ZnCu2Al10合金的本构关系是非常有效,并且十分精确的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜瑛	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	55	852	8.0	29.0
5	钟毅	昆明理工大学材料科学与工程学院	68	581	11.0	23.0
6	尹建成	昆明理工大学材料科学与工程学院	32	167	7.0	12.0
7	刘英莉	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	13	40	4.0	5.0