【摘 要】
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由于化学成分、加工工艺和材料性能之间的内在规律目前尚不很清楚,往往需要通过大量的实验才能确定新材料的组成及加工工艺。计算机建模大大缩短了新材料、新工艺和新设计从
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由于化学成分、加工工艺和材料性能之间的内在规律目前尚不很清楚,往往需要通过大量的实验才能确定新材料的组成及加工工艺。计算机建模大大缩短了新材料、新工艺和新设计从实验室转移到生产现场所需的时间。本文吸取了人工神经网络和专家系统的优点,基于人工神经网络技术建立了铁基耐蚀合金专家系统:设计了预测程序和优化程序,完善了BP神经网络学习程序,并设计了基于人工神经网络专家系统的人机界面。利用该系统软件,可以完成数据的预处理、样本库的扩充和修改、网络的学习、预测和优化。利用所建立的系统,预测了铁基耐蚀合金中Si,C,Mn各元素含量对腐蚀速率和抗弯强度的影响,得到了与实验数据相吻合的结果。利用所建立的系统,优化了铁基耐蚀合金的成分。实验表明,人工神经网络专家系统具有很好的优化能力,该项技术为合金成分设计与性能预测提供了有效方法。
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