基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测

作     者：孙德明 刘立红 石怀伟 马向阳 张长强 许崇海 鹿晓阳 SUN De-ming;LIU Li-hong;SHI Huai-wei;MA Xiang-yang;ZHANG Chang-qiang;XU Chong-hai;LU Xiao-yang

作者机构：山东大学材料科学与工程学院山东济南250061 山东建筑工程学院土木工程系山东济南250014 山东轻工业学院机械工程系山东济南250100 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50405047) 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金资助项目(2000-49) 

出 版 物：《材料科学与工艺》 (Materials Science and Technology)

年 卷 期：2005年第13卷第5期

页      码：456-458页

摘      要：为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对A l2O3/S iC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.

主 题 词：BP神经网络 陶瓷材料 断裂韧性 预测 

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

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-0299.2005.05.003

馆 藏 号：203586365...