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神经网络-遗传算法优化反应烧结ZrO₂-SiC材料制备工艺

阎加强 , 张培新 , 伍卫琼 , 单松高 , 隋智通

无机材料学报

应用人工神经网络对反应烧结ZrO₂－SiC材料制备中工艺参数与原位SiC颗粒生成量的关系进行拟合和预测，并结合遗传算法优化出了最佳制备工艺．

关键词: 人工神经网络 , genetic algorithm , reaction sintering , process parametersoptimizdtion , null

Prediction of Mechanical Properties of 50CrVA Tem-pered Steel Strip for Horn Diaphragm Based on BPANN

武汉理工大学学报-材料科学版(英文版) doi:10.1007/s11595-009-5791-0

关键词:

基于人工神经网络的P20钢热处理工艺

左秀荣 , 陈蕴博 , 王淼辉 , 李勇

材料热处理学报

用BP人工神经网络及材料微观分析方法研究了热处理工艺对P20钢硬度的影响.结果表明,BP网络能根据淬火及回火温度精确预测P20钢热处理后的硬度;BP网络预测结果表明,P20钢经800～920℃淬火及530～650℃回火,在给定的淬火温度下,随回火温度的增加硬度急剧降低;在给定的回火温度下,随淬火温度...

关键词: 人工神经网络 , P20钢 , 热处理工艺 , 硬度

神经网络在制备氮化硅多孔陶瓷中的应用

余娟丽 , 王红洁 , 张健 , 严友兰 , 乔冠军 , 金志浩

稀有金属材料与工程

以凝胶注模法制备多孔氮化硅陶瓷正交试验结果作为样本,建立3层Back Pmpagation(BP)神经网络,并进行训练以预测陶瓷性能.通过附加试验值对建立的神经网络预测能力进行验证,证明该BP神经网络模型是有效的,能准确预测多孔氮化硅陶瓷性能.通过BP神经网络模型研究多孔氮化硅陶瓷性能的结果表明,随...

关键词: 神经网络 , 多孔氮化硅陶瓷 , 抗弯强度 , 气孔率

基于ZnO忆阻器的神经突触仿生电子器件

潘若冰 , 胡丽娟 , 曹鸿涛 , 竺立强 , 李俊 , 李康 , 梁凌燕 , 张洪亮 , 高俊华 , 诸葛飞

材料科学与工程学报 doi:10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2017.02.013

本文采用ZnO忆阻器模拟了生物神经突触的记忆和学习功能.ZnO突触器件表现出典型的随时间指数衰减的突触后兴奋电流(EPSC),以及EPSC的双脉冲增强行为.在此基础上,实现了学习-遗忘-再学习的经验式学习行为,以及四种不同种类的电脉冲时刻依赖可塑性学习规则.ZnO突触器件实现了超低能耗操作,单次突触...

关键词: 忆阻器 , 神经突触器件 , 人工神经网络 , ZnO