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用人工神经网络模型研究微量元素对钢力学性能的影响 被引量:14

STUDIES ON EFFECTS OF TRACE ELEMENTS ON MECHANICAL PROPERTIES OF STEEL BY ARTIFICIAL NERVE NETWORK MODEL
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摘要 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 。 A mechanical property prediction model for high Co-Ni Secondary hardened steel is built upon the experimental data with the aid of artificial nerve network and effects of trace elements Nb and Ti on the mechanical properties of steel are discussed upon the predicted results.Final results show that the value predicted by the network conforms to the experimental result. It is obvious that the artificial nerve network has opened up a broad prospect for material design and provided a reliable means for high property material design.
出处 《钢铁研究》 CAS 2000年第1期48-50,共3页 Research on Iron and Steel
关键词 人工神经网络 力学性能 微量元素 secondary hardened steel artificial nerve network mechanical property for material trace element
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