【摘 要】
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为提高复合磁体材料热处理传统工艺效率、降低研发成本,利用基于MATLAB软件的反向传播神经网络BPNN平台,将材料制备工艺与数学预测方法相结合。研究结果表明,BPNN能够较好地预测出,当热处理条件改变时材料剩磁性能的变化规律。通过实验数据,可以预测出复合磁体材料最佳剩磁性能所需的热处理温度和保温时间,这可以进一步地表明,BPNN具有训练方法简单、训练速度快、预测结果精确稳定等优点。
【机 构】
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安徽信息工程学院,南京信息工程大学
【基金项目】
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安徽省信息工程学院校级一流课程建设“金属材料及热处理”(AXG2019-jwc-3126)。
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为提高复合磁体材料热处理传统工艺效率、降低研发成本,利用基于MATLAB软件的反向传播神经网络BPNN平台,将材料制备工艺与数学预测方法相结合。研究结果表明,BPNN能够较好地预测出,当热处理条件改变时材料剩磁性能的变化规律。通过实验数据,可以预测出复合磁体材料最佳剩磁性能所需的热处理温度和保温时间,这可以进一步地表明,BPNN具有训练方法简单、训练速度快、预测结果精确稳定等优点。
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