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基于人工神经网络的材料力学性能预测
基于人工神经网络的材料力学性能预测
来源 :上海电机学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mervin10183
【摘 要】
:
采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项
【作 者】
:
张静
【机 构】
:
上海电机学院机械学院
【出 处】
:
上海电机学院学报
【发表日期】
:
2006年5期
【关键词】
:
人工神经网络
力学性能
预测
artificial neural network
mechanical property
prediction
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采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。
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