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基于BP神经网络的Tb_(0.3)Dy_(0.7)Fe_(1.95)磁致伸缩性能研究
1
作者 刘徽 黄宽娜 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2013年第8期63-65,68,共4页
基于BP神经网络算法和理论,研究了Tb0.5Dy0.7Fe1.95合金的磁致伸缩性能,建立了影响磁致伸缩性能参数与伸缩性的预测神经网络模型。结果表明,随着添加元素量的增加,磁致伸缩性在降低;随着磁场强度的增强,磁致伸缩性也随着增强;建立的神... 基于BP神经网络算法和理论,研究了Tb0.5Dy0.7Fe1.95合金的磁致伸缩性能,建立了影响磁致伸缩性能参数与伸缩性的预测神经网络模型。结果表明,随着添加元素量的增加,磁致伸缩性在降低;随着磁场强度的增强,磁致伸缩性也随着增强;建立的神经网络模型的预测结果能与实验结果很好对应,误差很小。 展开更多
关键词 BP神经网络 Tb0 3dy0 7Fe1 95合金 磁致伸缩
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