【摘 要】
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随着计算机技术、人工智能技术的不断进步，材料设计逐渐成为与材料实验和材料理论并行发展的三个方向之一。本文以自增韧氮化硅陶瓷为设计对象，运用主成分分析法(Principle Component Analysis：PCA)对自增韧Si_3N_4陶瓷的显微结构和力学性能进行数据空间降维，获得自增韧Si_3N_4陶瓷显微结构控制的主要因素，进而简化了表征参量变量和准则；运用模糊神经网络(Fuzzy Neu
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随着计算机技术、人工智能技术的不断进步，材料设计逐渐成为与材料实验和材料理论并行发展的三个方向之一。本文以自增韧氮化硅陶瓷为设计对象，运用主成分分析法(Principle Component Analysis：PCA)对自增韧Si_3N_4陶瓷的显微结构和力学性能进行数据空间降维，获得自增韧Si_3N_4陶瓷显微结构控制的主要因素，进而简化了表征参量变量和准则；运用模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks：FNN)建立了自增韧Si_3N_4陶瓷设计专家系统，能实现工艺—微结构—性能的
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