基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测
来源期刊：材料科学与工艺2005年第5期
论文作者：马向阳 刘立红 孙德明 鹿晓阳 石怀伟 许崇海 张长强
关键词：BP神经网络; 陶瓷材料; 断裂韧性; 预测;
摘 要：为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对Al2O3/SiC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.
马向阳1，刘立红1，孙德明2，鹿晓阳2，石怀伟1，许崇海3，张长强2
(1.山东建筑工程学院土木工程系,山东,济南,250014;
2.山东大学,材料科学与工程学院,山东,济南,250061;
3.山东轻工业学院,机械工程系,山东,济南,250100)
摘要:为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对Al2O3/SiC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.
关键词:BP神经网络; 陶瓷材料; 断裂韧性; 预测;
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