【摘 要】
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该文利用模式识别-人工神经网络方法对二元液态合金势力学特征进行了分析和预报;对氧化物体系的若干特征进行了研究;并把模式识别方法应用于铸造生产的工业优化.1.应用扩展的
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所
【出 处】
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中国科学院上海冶金研究所 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
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该文利用模式识别-人工神经网络方法对二元液态合金势力学特征进行了分析和预报;对氧化物体系的若干特征进行了研究;并把模式识别方法应用于铸造生产的工业优化.1.应用扩展的Miedema合金元胞模型研究了二元液态合金体系的混合熵和混合自由能的规律.另外,以Φ<*>,△n<1/3><,ws>,ΣZ,R<,A>/R<,B>和温度(T)作为人工神经网络的输入特征量,采用误差反向传递(BP)算法,利用已知样本集训练的人工神经网络对二元液态合金体系的混合自由能进行计算机预报,结果与实测结果符合较好.2.该文利用R<3+>-R<,3+>图研究了M<,2>O<,3>-M<,2>O<,3>体系复氧化物的形成规律,发现在这种体系中,复氧化物是否形成及形成的化学配比都主要由R<3+>,R<,3+>(阳离子半经)决定,并利用该规律预报了Al<,2>O<,3>-Pm<,2>O<,3>等6个体系复氧化物生成情况,均与Pelton等人推测一致.并应用原子参数-人工神经网络研究了MMO<,3>型的复氧化物的熔点与原子能参数之间的关系,并利用已知样本集训练的人工神经网络对MMO<,3>型复氧化物的熔点用"留一法"进行了预报.3.利用模式识别优化技术对影响汽车发机缸体铸件四种缺陷的铁水的化学成分和其它工艺参数进行了分析,并找出了影响四种缸体铸件缺陷的主要因素,并给出主要因素的优化范围.
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