BP模型在预测多孔NiTi合金孔隙度和屈服强度上的应用
来源期刊：功能材料2006年第6期
论文作者：穆柏春 李强 于景媛 孙旭东
关键词：BP神经网络; 热爆; NiTi形状记忆合金; 孔隙度; 屈服强度;
摘 要：基于BP神经网络的原理,建立了热爆法合成多孔NiTi形状记忆合金孔隙度和压缩屈服强度的神经网络模型.该模型拟合了温度、Ti粉颗粒尺寸和生坯密度对热爆产物孔隙度和压缩屈服强度的影响.当温度、Ti粉颗粒尺寸和生坯密度发生变化时,对反应产物的性能进行了预测,其预测值和实验值非常吻合.因此该模型可用于多孔NiTi形状记忆合金的性能控制,通过对性能的合理调控,使其与所替换的生物组织更加匹配,同时提高研究效率,降低成本.
穆柏春1，李强1，于景媛1，孙旭东1
(1.东北大学,材料与冶金学院,辽宁,沈阳,110004;
2.辽宁工学院,材料与化学工程学院,辽宁,锦州,121001)
摘要:基于BP神经网络的原理,建立了热爆法合成多孔NiTi形状记忆合金孔隙度和压缩屈服强度的神经网络模型.该模型拟合了温度、Ti粉颗粒尺寸和生坯密度对热爆产物孔隙度和压缩屈服强度的影响.当温度、Ti粉颗粒尺寸和生坯密度发生变化时,对反应产物的性能进行了预测,其预测值和实验值非常吻合.因此该模型可用于多孔NiTi形状记忆合金的性能控制,通过对性能的合理调控,使其与所替换的生物组织更加匹配,同时提高研究效率,降低成本.
关键词:BP神经网络; 热爆; NiTi形状记忆合金; 孔隙度; 屈服强度;
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