基于离散型Hopfield神经网络的挤压AZ31B镁合金力学性能分类评价的研究

论文摘要

根据AZ31B镁合金挤压成形的加工特点,选择了挤压温度、挤压速度、挤压比、模具温度和挤压道次5个特征参数,利用离散型Hopfield神经网络的相关理论和方法,建立了试件力学性能的评价模型。结果表明,建立的神经网络模型可以很好地对AZ31B镁合金的抗拉强度等级进行分类,大大提高对试件力学性能评价和判断的效率。

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类型: 期刊论文

作者: 武昭妤,肖学山

关键词: 镁合金,分类评价,神经网络

来源: 热加工工艺 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺

单位: 成都工业职业技术学院,上海大学材料研究所

基金: 四川省应用基础研究项目(2014JY0050)

分类号: TG146.22;TG379

DOI: 10.14158/j.cnki.1001-3814.2019.07.045

页码: 174-177

总页数: 4

文件大小: 1106K

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标签：镁合金论文;  分类评价论文;  神经网络论文;