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基于BP神经网络的Mg-Al-Si合金力学性能研究
被引量:
2
1
作者
吴新华
伊厚会
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2013年第20期51-53,共3页
研究了Sr含量对Mg-Al-Si系镁合金中Mg-6Al-0.7Si-1Zn合金力学性能的影响,采用BP神经网络法建立了Mg-6Al-0.7Si-1Zn-xSr合金组织与力学性能的关系模型。采用BP神经网络预测的该合金力学性能与实验值接近,相对误差较小,最大误差为4.896%,...
研究了Sr含量对Mg-Al-Si系镁合金中Mg-6Al-0.7Si-1Zn合金力学性能的影响,采用BP神经网络法建立了Mg-6Al-0.7Si-1Zn-xSr合金组织与力学性能的关系模型。采用BP神经网络预测的该合金力学性能与实验值接近,相对误差较小,最大误差为4.896%,最小误差仅为0.271%。结果表明,该模型具有很好的预测精度和较快收的敛速度,此模型的建立为研究Mg-Al-Si系镁合金提供了参考。
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关键词
mg-6a1-0
7Si
-
1
Zn镁合金
力学性能
BP神经网络
Sr含量
下载PDF
职称材料
题名
基于BP神经网络的Mg-Al-Si合金力学性能研究
被引量:
2
1
作者
吴新华
伊厚会
机构
滨州学院理论物理研究所
出处
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2013年第20期51-53,共3页
基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2011AM001)
山东省科技发展计划资助项目(2011YD18027)
滨州学院科研基金资助项目(BZXYL1305)
文摘
研究了Sr含量对Mg-Al-Si系镁合金中Mg-6Al-0.7Si-1Zn合金力学性能的影响,采用BP神经网络法建立了Mg-6Al-0.7Si-1Zn-xSr合金组织与力学性能的关系模型。采用BP神经网络预测的该合金力学性能与实验值接近,相对误差较小,最大误差为4.896%,最小误差仅为0.271%。结果表明,该模型具有很好的预测精度和较快收的敛速度,此模型的建立为研究Mg-Al-Si系镁合金提供了参考。
关键词
mg-6a1-0
7Si
-
1
Zn镁合金
力学性能
BP神经网络
Sr含量
Keywords
mg-
a1
-
Si alloy
mechanical properties
BP neural network
Sr content
分类号
TG113.25 [金属学及工艺—物理冶金]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的Mg-Al-Si合金力学性能研究
吴新华
伊厚会
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
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