最新色国产精品精品视频,中文字幕日韩一区二区不卡,亚洲有码转帖,夜夜躁日日躁狠狠久久av,中国凸偷窥xxxx自由视频

+高級檢索
超高強(qiáng)Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag合金時(shí)效性能預(yù)測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
DOI:
作者:
作者單位:

作者簡介:

通訊作者:

中圖分類號:

TG146.2

基金項(xiàng)目:

國家“863”高新技術(shù)研究項(xiàng)目(2001AA332030)


An Artificial Neural Network Model for the Prediction of Ageing Properties of Ultra High Strength Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag Alloy
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
    • |
  • 圖/表
    • |
  • 訪問統(tǒng)計(jì)
    • |
  • 參考文獻(xiàn)
    • |
  • 相似文獻(xiàn)
    • |
  • 引證文獻(xiàn)
    • |
  • 資源附件
    • |
  • 文章評論
    摘要:

    通過對實(shí)驗(yàn)Al—Zn—Mg—Cu—Zr-Ag合金不同溫度下(90℃～150℃)時(shí)效得到的硬度和導(dǎo)電率數(shù)據(jù)進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，發(fā)現(xiàn)在目標(biāo)函數(shù)為0．3，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，學(xué)習(xí)率為0．15時(shí)，系統(tǒng)誤差較小。利用所建立的網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測不同時(shí)效狀態(tài)下材料的硬度和導(dǎo)電率值，發(fā)現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合良好(總誤差3．5％)，為鋁合金時(shí)效性能預(yù)測和控制提供了1條新途徑。

    Abstract:

    參考文獻(xiàn)
    相似文獻(xiàn)
    引證文獻(xiàn)
引用本文

曾渝 朱遠(yuǎn)志 尹志民.超高強(qiáng)Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag合金時(shí)效性能預(yù)測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J].稀有金屬材料與工程,2005,34(5):726~730.[Zeng Yu, Zhu Yuanzhi, Yin Zhimin. An Artificial Neural Network Model for the Prediction of Ageing Properties of Ultra High Strength Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag Alloy[J]. Rare Metal Materials and Engineering,2005,34(5):726~730.]
DOI：[doi]

復(fù)制
文章指標(biāo)
  • 點(diǎn)擊次數(shù):
  • 下載次數(shù):
  • HTML閱讀次數(shù):
  • 引用次數(shù):
歷史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2003-10-16
  • 錄用日期:
  • 在線發(fā)布日期:
  • 出版日期: