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本文介绍了预测HIP过程的三种传统预测方法,指出颗粒的表面氧化膜,颗粒粒度以及颗粒的形貌对HIP过程均有影响。本文将HIP视为致密化过程,介绍了RBF神经网络的模型,证明了应用RBF神经网络可提高HIP研究的精度。本文同时指出RBF神经网络只适用于单一的材料研究过程.在同一压制机理下,进行模式识别,对最终产品的尺寸进行预测的工作目前没有开展。