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基于人工神经网络的Cu-Cr-Zr合金时效强化性能预测研究

来源期刊：材料科学与工程学报2003年第3期

论文作者：董企铭李贺军苏娟华康布熙刘平

关键词：Cu-Cr-Zr合金; 时效强化; 神经网络; Levenberg-Marquardt算法;

摘要：本文首次利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度和时间与硬度和导电率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测结果表明:该BP神经网络可以充分挖掘样本蕴含的领域知识,可以对材料性能进行有效预测和分析.

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董企铭¹，李贺军²，苏娟华²，康布熙¹，刘平¹

(1.河南科技大学材料学院,河南,洛阳,471039;
2.西北工业大学,材料学院,陕西,西安,710072)

摘要:本文首次利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度和时间与硬度和导电率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测结果表明:该BP神经网络可以充分挖掘样本蕴含的领域知识,可以对材料性能进行有效预测和分析.

关键词:Cu-Cr-Zr合金; 时效强化; 神经网络; Levenberg-Marquardt算法;

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