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NiAl合金超塑性的人工神经网络预测

来源期刊:金属学报2013年第11期

论文作者:侯介山 周兰章 郭建亭 袁超

文章页码:1333 - 1338

关键词:NiAl合金;超塑性;人工神经网络;

摘    要:利用人工神经网络研究了不同化学成分NiAl合金超塑性变形的条件.建立了以化学成分、应变速率和温度等为输入参数的标准多层负反馈神经网络,利用挤压态NiAl及NiAl系合金数据库对网络进行了训练和测试.研究了NiAl及添加P,Mo,Fe,Y,Ce,Nb,Cr和Hf元素的NiAl系合金在超塑性拉伸实验中,合金元素对超塑性延伸率的影响以及变形温度、应变速率等对延伸率的影响.为了获得期望的结果,神经网络模型对输入参量,数据库和隐含层神经元个数进行了优化.测试结果表明,神经网络的多元相关系数为0.93.利用模型预测并得出优化后的NiAl及NiAl系合金化学成分以及可以获得的最大延伸率以及最佳实验条件范围.

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NiAl合金超塑性的人工神经网络预测

侯介山,周兰章,郭建亭,袁超

中国科学院金属研究所

摘 要:利用人工神经网络研究了不同化学成分NiAl合金超塑性变形的条件.建立了以化学成分、应变速率和温度等为输入参数的标准多层负反馈神经网络,利用挤压态NiAl及NiAl系合金数据库对网络进行了训练和测试.研究了NiAl及添加P,Mo,Fe,Y,Ce,Nb,Cr和Hf元素的NiAl系合金在超塑性拉伸实验中,合金元素对超塑性延伸率的影响以及变形温度、应变速率等对延伸率的影响.为了获得期望的结果,神经网络模型对输入参量,数据库和隐含层神经元个数进行了优化.测试结果表明,神经网络的多元相关系数为0.93.利用模型预测并得出优化后的NiAl及NiAl系合金化学成分以及可以获得的最大延伸率以及最佳实验条件范围.

关键词:NiAl合金;超塑性;人工神经网络;

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