根据固体与分子经验电子理论计算了19组新型高强韧钢的试验数据所对应的结构形成因子S值,从中随机抽取16组数据,应用人工神经网络的BP结构进行训练,用其余3组数据进行检验,其平均训练误差为0.873 1 %,平均检验误差为0.965 7 %.建立了价电子结构与强度之间的定量关系,为从电子层次进行合金成分设计进行了有益的尝试.
参考文献
[1] | 严六明;钦佩;李重河 等.人工神经网络法研究填隙AuCu3相组成规律[J].科学通报,1994,39(01):94-95. |
[2] | 耿平,曾梅光,钱存富,刘宝成.人工神经网络在高强高韧钢优化研究中的应用[J].东北大学学报(自然科学版),1998(02):155-157. |
[3] | 余瑞璜 .固体与分子经验电子理论[J].科学通报,1978,23(04):217-224. |
[4] | 刘志林.合金的价电子结构与成份设计[M].长春:吉林科学技术出版社,1990 |
[5] | 刘志林;李志林;孙振国 等.铸铁的价电子结构及元素石墨化行为的判据[J].中国科学A辑,1995,25(09):989-994. |
[6] | 张瑞林;余瑞璜 .Fe-C马氏体价电子结构分析[J].金属学报,1984,20(04):279-285. |
[7] | 张瑞林.固体与分子经验电子理论[M].长春:吉林科学技术出版社,1993 |
[8] | 邢胜娣.金属化合物Ti3Al的价电子结构及其力学性能[J].吉林大学自然科学学报,1985(01):62-70. |
[9] | 郑伟涛;柴卫平;胡广安 .TiN的价电子结构及其力学性能的研究[J].科学通报,1992,37(07):657-660. |
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