基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测

来源 :材料科学与工艺 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhuanzhiboke

【摘要】

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为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材

【作者】

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孙德明刘立红石怀伟马向阳张长强许崇海

【机构】

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山东大学,山东建筑工程学院土木工程系,山东大学,山东轻工业学院

【出处】

：

材料科学与工艺

【发表日期】

：

2005年5期

【关键词】

：

BP神经网络陶瓷材料断裂韧性预测 BP neural network advanced ceramic composites fracture tough

【基金项目】

：

中国科学院资助项目，山东省青年科学家科研奖励基金

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为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对Al2O3/SiC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.

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