%0 Journal Article
%T NiAl合金超塑性的人工神经网络预测
%A 侯介山
%A 周兰章
%A 郭建亭
%A 袁超
%J 金属学报
%P 1333-1338
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1037.2013.00455
%X 利用人工神经网络研究了不同化学成分NiAl合金超塑性变形的条件.建立了以化学成分、应变速率和温度等为输入参数的标准多层负反馈神经网络,利用挤压态NiAl及NiAl系合金数据库对网络进行了训练和测试.研究了NiAl及添加P,Mo,Fe,Y,Ce,Nb,Cr和Hf元素的NiAl系合金在超塑性拉伸实验中,合金元素对超塑性延伸率的影响以及变形温度、应变速率等对延伸率的影响.为了获得期望的结果,神经网络模型对输入参量、数据库和隐含层神经元个数进行了优化.测试结果表明,神经网络的多元相关系数为0.93.利用模型预测并得出优化后的NiAl及NiAl系合金化学成分以及可以获得的最大延伸率以及最佳实验条件范围.
%K NiAl合金
%K 超塑性
%K 人工神经网络
%U http://www.ams.org.cn/CN/Y2013/V49/I11/1333