【摘 要】
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采用挤压铸造法制备ZA22／Al2O3（F）复合材料，分别采用强度混合准则（ROM）和神经网络模型研究了含Ce与不含Ce的ZA22／Al2O3（F）室温拉伸强度随短纤维体积分数Vf的变化情况，结果表明：强度混合
【机 构】
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采用挤压铸造法制备ZA22／Al2O3（F）复合材料，分别采用强度混合准则（ROM）和神经网络模型研究了含Ce与不含Ce的ZA22／Al2O3（F）室温拉伸强度随短纤维体积分数Vf的变化情况，结果表明：强度混合准则能有效地预测复合材料强度的两个重要体积分数即最小体积分数Vmin和临界体积分数Vcrit；而神经网络模型不仅能较准确地预测Vmin和Vcrit，并且能够较好地描述复合材料强度随Vf的变化规律．
ZA22 / Al2O3 (F) composites were prepared by squeeze casting method. The tensile strength at room temperature of ZA22 / Al2O3 (F) with and without Ce was studied by using intensity mixing criterion (ROM) and neural network model respectively. The results show that the strength mixing criterion can effectively predict the two important volume fractions of composite strength Vmin and the critical volume fraction Vcrit. However, the neural network model can not only predict Vmin and Vcrit more accurately, And can better describe the variation of composite strength with Vf.
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