基于人工神经网络预测铝基复合材料瞬间液相扩散的接头性能

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【摘要】

：

非连续增强铝基复合材料的瞬间液相(TLP)扩散焊的焊接工艺与其接头力学性能之间具有很强的非线性关系,人工神经网络是解决非线性映射关系的一种有效手段.本文以Al2O3p/6061Al

【作者】

：

刘金贾树盛

【机构】

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吉林大学,汽车材料重点实验室,吉林,长春,130025

【出处】

：

热加工工艺

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

人工神经网络 BP神经网络预测正交实验瞬间液相扩散焊

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非连续增强铝基复合材料的瞬间液相(TLP)扩散焊的焊接工艺与其接头力学性能之间具有很强的非线性关系,人工神经网络是解决非线性映射关系的一种有效手段.本文以Al2O3p/6061Al的TLP扩散焊(用Cu箔作中间层)焊接工艺与接头抗剪强度的关系为研究对象,在Matlab语言环境下,以正交实验数据作为训练和预测样本,用5节点的单隐含层BP型神经网络进行了预测.结果表明:正交实验和人工神经网络相结合来预测铝基复合材料的TLP扩散焊接头性能是有效的,切实可行的.

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