基于MIVM神经网络模型对合金组元活度的预测

• 作者: 周兰花 曾富洪
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 活度 分子相互作用体积模型 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 34-40
• 页数: 7页
• 分类号: TF02
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2019.12.004

摘要

为了使用分子相互作用体积模型(molecular interaction volume model,MIVM)准确便捷预测出合金溶液中组元的活度,建立了活度预测的BP(back propagation)神经网络模型和算法,模型的输入层为合金溶液中组元的实验活度系数,输出层为分子对位能相互作用参数,隐含层设定为一层.采用遗传算法优化BP神经网络模型各结构参数,在遗传算法中使用合金溶液中组元的无限稀活度系数的实验值和理论值的偏差作为适应度函数,以偏差最小为目标进行优化以保证BP神经网络的有效性.最后以Pb-Bi,Sn-Bi,Sn-Pb,Fe-Cu二元合金溶液中组元活度预测为例对BP神经网络模型和算法进行验证.结果表明:组元活度预测值与实验值之间的平均相对误差均小于4％,绝对偏差小于0.78,能满足工程计算要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周兰花	攀枝花学院钒钛学院	27	72	4.0	7.0
2	曾富洪	攀枝花学院智能制造学院	32	131	7.0	10.0