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基于RBF型人工神经网络的碳/陶瓷复合材料的化学成分对硬度的耦合影响分析

来源期刊:材料导报2015年第12期

论文作者:刘雅芳 董万鹏 由伟 饶轮

文章页码:153 - 157

关键词:碳/陶瓷复合材料;化学成分;硬度;RBF型人工神经网络;耦合影响;

摘    要:用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结果表明:材料的两种组分同时变化时,对硬度的影响更加复杂,呈现典型的非线性特征。

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基于RBF型人工神经网络的碳/陶瓷复合材料的化学成分对硬度的耦合影响分析

刘雅芳1,董万鹏1,由伟2,饶轮1

1. 上海工程技术大学材料工程学院2. 华北科技学院机电工程系

摘 要:用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结果表明:材料的两种组分同时变化时,对硬度的影响更加复杂,呈现典型的非线性特征。

关键词:碳/陶瓷复合材料;化学成分;硬度;RBF型人工神经网络;耦合影响;

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