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金属学报(英文版)
关键词: 材料力学性能 , 低碳 , 微结构 , 显微组织 , 准贝氏体 , 测定结果 , 屈服强度 , 强化机制
刘贵立 , 张国英 , 曾梅光
钢铁研究 doi:10.3969/j.issn.1001-1447.2000.01.013
在实验数据的基础上,用人工神经网络建立高Co-Ni二次硬化钢的力学性能预测模型,根据网络的预测结果讨论了微量元素Nb、Ti对钢力学性能的影响,结果证明网络的预测同实验基本一致.可见人工神经网络在材料设计方面有广阔的应用前景,它为高性能材料设计提供了新的手段.
关键词: 二次硬化钢 , 人工神经网络 , 材料力学性能 , 微量元素