%0 Journal Article
%T 基于人工神经网络的Nd-Fe-Co-Zr-B系永磁合金磁性能的预测模型
%A 连利仙
%A 刘颖
%A 叶金文
%A 高升吉
%A 涂铭旌
%J 金属学报
%P 529-533
%D 2005
%X 为了优化合金成分以提高纳米复相Nd-Fe-Co-Zr-B系永磁合金磁性能，采用均匀设计方法设计了Nd、Co、Zr和B的4因素6水平U18(64)试验方案，建立了合金成分与磁性能之间的人工神经网络(ANN)预测模型。利用该预测模型对Nd-Fe-B合金的成分进行了优化。同时，利用所建立的人工神经网络预测模型研究了单个元素对Nd-Fe-B合金磁性能的影响规律，以及多元素间的交互作用与合金磁性能间的关系。结果表明预测结果与实测结果吻合良好，预测结果的相对误差很小，Br的相对误差在1.66%以内，(BH)m的相对误差在1.94%以内，Hcj的相对误差在7.7%以内。
%K Nd-Fe-B
%K 神经网络
%K 均匀设计
%U http://www.ams.org.cn/CN/Y2005/V41/I5/529