论文摘要
为了使用分子相互作用体积模型（molecular interaction volume model,MIVM）准确便捷预测出合金溶液中组元的活度,建立了活度预测的BP（back propagation）神经网络模型和算法,模型的输入层为合金溶液中组元的实验活度系数,输出层为分子对位能相互作用参数,隐含层设定为一层。采用遗传算法优化BP神经网络模型各结构参数,在遗传算法中使用合金溶液中组元的无限稀活度系数的实验值和理论值的偏差作为适应度函数,以偏差最小为目标进行优化以保证BP神经网络的有效性。最后以Pb-Bi,Sn-Bi,Sn-Pb,Fe-Cu二元合金溶液中组元活度预测为例对BP神经网络模型和算法进行验证。结果表明:组元活度预测值与实验值之间的平均相对误差均小于4%,绝对偏差小于0.78,能满足工程计算要求。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周兰花,曾富洪
关键词: 活度,分子相互作用体积模型,遗传算法,神经网络
来源: 重庆大学学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 攀枝花学院钒钛学院,攀枝花学院智能制造学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51164032)~~
分类号: TP183;TF02
页码: 34-40
总页数: 7
文件大小: 268K
下载量: 74
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标签：活度论文; 分子相互作用体积模型论文; 遗传算法论文; 神经网络论文;