用神经网络BP算法预测钨合金材料抗拉强度

材料科学与工艺, 2006, 14(1): 63-65. doi: 10.3969/j.issn.1005-0299.2006.01.019

用神经网络BP算法预测钨合金材料抗拉强度

刘筱玲 ^1, , 宋顺成 ^2, , 史洪刚 ^3, , 尚福军 ^4,

1.西南交通大学,应用力学与工程系,四川,成都,610031

2.西南交通大学,应用力学与工程系,四川,成都,610031

3.中国兵器科学研究院宁波分院,浙江,宁波,315103

4.中国兵器科学研究院宁波分院,浙江,宁波,315103

关键词：人工神经网络 , BP算法 , 抗拉强度 , 变形量 , 钨含量

Prediction of tungsten tensile strength with artificial BP neural network method

为减少实验量,降低实验成本,采用人工神经网络BP算法处理了钨合金材料的抗拉强度的实验数据,包括钨含量、变形量对材料抗拉强度的影响,给出了在不同钨含量条件下变形量对材料抗拉强度的关系曲线,和不同变形量条件下钨含量对材料抗拉强度的关系曲线.通过本文的分析可知,采用BP算法来处理钨合金的实验数据是可行的.

参考文献

[1]	AMARI S I .A theory of adaptive pattern classification[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation,1967,EC-16:299-307.
[2]	BRYSON A;HO Y C.Applied Optimal Control[M].New York,1969
[3]	WERBOS P .New tools for prediction and analysis in the behavioral science[D].Harvard University,1974.
[4]	Braun H ENZO-M.A hybrid approach for optimizing neural networks by evolution and learning[A].Berlin:Springer-Verlag,1994:440-451.
[5]	张立明.人工神经网络的模型及其应用[M].上海:复旦大学出版社,1994
[6]	阎平凡;张长水.人工神经网络与模拟进化计算[M].北京:清华大学出版社,2000

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