【摘 要】
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采用Gleeble-3800热模拟实验机研究ZnCu2Al10合金在变形温度为150～330℃,应变速率为0.01～10s-1下的高温流变行为。结果表明,BP神经网络可以描述和预测本构关系。模型的输入参数
【机 构】
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昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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This work was supported by the National Natural Science Foundation of China （150874055）, Natural Science Foundation of Province Yunnan（2007E0013Z）, Education Department Foundation of Province Yunnan（2
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采用Gleeble-3800热模拟实验机研究ZnCu2Al10合金在变形温度为150～330℃,应变速率为0.01～10s-1下的高温流变行为。结果表明,BP神经网络可以描述和预测本构关系。模型的输入参数为温度、应变和应变速率;输出参数为流动应力;BP神经网络采用4层架构模式。结果表明：所建立的本构关系模型,训练样本的实验值与预测值间误差控制在0.91%以内,所有样本的误差均在4.32%以内,平均绝对百分误差为0.0201。同时可以看出,BP神经网络对于预测ZnCu2Al10合金的本构关系是非常有效,并且
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