基于神经网络的石墨烯弹性参量识别方法研究

作     者：华军 武霞霞 李东波 张宇辉 HUA Jun;WU Xiaxia;LI Dongbo;ZHANG Yuhui

作者机构：西安建筑科技大学理学院陕西西安710055 

基　　金：陕西省工业科技攻关项目(2015G141) 西安建筑科技大学校人才科技基金资助(DB12062) 

出 版 物：《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Xi'an University of Architecture & Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2015年第47卷第5期

页      码：760-765页

摘      要：石墨烯的弹性参量是准确研究其力学性能的前提和基础.将神经网络的BP算法应用于石墨烯弹性模量和剪切弹性模量的预测,考虑石墨烯薄膜的长度、宽度、长宽比、手性、层数和温度6个影响因素,通过选取84组训练和检验样本,建立了石墨烯弹性参量的BP神经网络预测模型.将预测结果进行误差分析,其平均相对误差均小于3%,从而验证了该方法的适用性和可行性.将训练好的网络模型进行扩展计算,基于L25（5^6）正交表试验理论分析了石墨烯弹性参量对各影响因素的敏感性.为同类材料性能的预测提供了参考.

主 题 词：石墨烯 弹性参量 人工神经网络 BP模型 正交试验设计 

学科分类：12[管理学] 08[工学] 1305[艺术学-设计学类] 0501[文学-中国语言文学类] 0303[法学-社会学类] 0502[文学-外国语言文学类] 1301[艺术学-艺术学理论类] 0101[哲学-哲学类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 080104[080104] 0815[工学-矿业类] 0813[工学-化工与制药类] 0835[0835] 0814[工学-地质类] 0811[工学-水利类] 0801[工学-力学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.15986/j.1006-7930.2015.05.026

馆 藏 号：203172917...