基于人工神经网络和硬度的钢的成分反向设计

作     者：王松林 吴莹 张星 贾杨 WANG Songlin;WU Ying;ZHANG Xing;JIA Yang

作者机构：中北大学材料科学与工程学院山西太原030051 晋西工业集团有限公司山西太原030027 

基　　金：国家自然学基金资助项目(5043202) 国家973基金资助项目(2007CB607603) 

出 版 物：《热加工工艺》 (Hot Working Technology)

年 卷 期：2014年第43卷第14期

页      码：67-71页

摘      要：人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。本文将人工神经网络应用与钢成分的反向设计相结合,进行新产品的辅助合金设计。与其他方法相比,它具有预测精度高、成本低等优点,可达到较好的效果。

主 题 词：硬度 元素 人工神经网络 反向设计 

学科分类：08[工学] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 

核心收录：

D　O　I：10.14158/j.cnki.1001-3814.2014.14.036

馆 藏 号：203136592...