【摘 要】
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该文首次将人工神经网络方法引入到复相陶瓷的设计领域中,利用BP算法建立了以颗粒增韧为主要增韧机理的复相陶瓷刀具材料系统性能及组分的预测模型,并根据模型预测的结果制备
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该文首次将人工神经网络方法引入到复相陶瓷的设计领域中,利用BP算法建立了以颗粒增韧为主要增韧机理的复相陶瓷刀具材料系统性能及组分的预测模型,并根据模型预测的结果制备了三种复相陶瓷刀具材料.经试验证明,制备的材料基本能够满足切削的要求.利用切削试验和Monte Carlo仿真相结合的方法,首次根据材料的基本力学性能定量计算了陶瓷刀具的磨损及破损寿命可靠性.并以此为基础,提出了基于切削可靠性的复相陶瓷刀具材料开发研制的理论框架,为科学指导新型陶瓷刀具材料的设计提供了新的思路.利用人工神经网络的自学习功能,结合复相陶瓷材料的研制现状,建立了预测复相陶瓷材料力学性能的网络模型,模型以及各组分的体积百分含量为输入参数,可同时预测材料的抗弯强度,断裂韧性和硬度三个力学性能指标.研究了根据人工神经网络方法预测结果而制备的复相陶瓷刀具在切削铸铁和淬硬钢时的切削性能,分析了其磨损和破损机理.
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