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ZA22/Al_2O_(3f) 复合材料机械性能的神经网络模拟研究 被引量:3

NEURAL NETWORK SIMULATION ON MECHANICAL PROPERTIES OF ZA22/Al_2O_3f COMPOSITES
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摘要 采用人工神经网络的典型模型即B-P算法对ZA22/Al2O3f复合材料的机械性能进行分析和预测,结果表明:B-P模型不仅适用于单变量输出非线性系统的拟合与预测,同时还适用于多变量输出的非线性系统;B-P模型对研究复合材料ZA22/Al2O3f的机械性能有良好容错性。 The typical model of neural network e.g. BP algorithm was adopted to analyze as well as predict the mechanical properties of ZA22/Al_2O_3f composites. The results show that BP model is not only suitable for the regression and prediction for the single variable output nonlinear system, but also suitable for the multivariables output nonlinear system. Perfect fault tolerance ability was also found in the BP model while it was used to analyze the mechanical properties of ZA22/Al2O3f composites.
出处 《复合材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期81-84,共4页 Acta Materiae Compositae Sinica
基金 国家自然科学基金
关键词 锌铝合金 复合材料 机械性能 神经网络 ZA22 alloy, composite, mechanical property, neural network
  • 相关文献

参考文献3

  • 1焦李成,神经网络的应用与实现,1995年 被引量:1
  • 2李孝安,神经网络与神经计算机导论,1994年 被引量:1
  • 3陈凯,硕士学位论文,1994年 被引量:1

同被引文献27

引证文献3

二级引证文献16

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