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基于广义回归神经网络的钢硬度预测 被引量：1
1
作者 张炎财 《海峡科学》 2023年第1期62-66,80,共6页
为研究各化学成分及加工工艺参数对钢硬度的影响,该文设计了广义回归神经网络模型(GRNN模型)。使用“舍一法”训练模型,采用训练后的模型对钢硬度进行预测,分析了化学成分和冷却速度对钢硬度的影响。结果表明,训练后的模型的预测精度高... 为研究各化学成分及加工工艺参数对钢硬度的影响,该文设计了广义回归神经网络模型(GRNN模型)。使用“舍一法”训练模型,采用训练后的模型对钢硬度进行预测,分析了化学成分和冷却速度对钢硬度的影响。结果表明,训练后的模型的预测精度高,可对钢硬度进行预测;钢中的化学元素和冷却速度对钢的硬度影响呈非线性关系。 展开更多
关键词 钢硬度预测 GRNN模型 数据驱动
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Cu-Pt和Pd-Pt二元合金系中fcc相扩散迁移率参数的优化与计算
2
作者 王翠萍 张炎财 +3 位作者 卢勇 蔺金燕 余涌 刘兴军 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期744-749,共6页
利用DICTRA(diffusion controlled transformation)软件分别优化了Cu-Pt和Pd-Pt二元合金系中fcc相扩散迁移率参数与温度的函数关系,计算结果和实验数据取得了良好的一致性.基于所优化的参数计算了扩散偶的浓度曲线,计算结果与实验结果... 利用DICTRA(diffusion controlled transformation)软件分别优化了Cu-Pt和Pd-Pt二元合金系中fcc相扩散迁移率参数与温度的函数关系,计算结果和实验数据取得了良好的一致性.基于所优化的参数计算了扩散偶的浓度曲线,计算结果与实验结果比较可知,本研究所优化的扩散迁移率参数具有良好的准确性与有效性.该研究为Cu-Pt和Pd-Pt二元合金系的动力学研究提供了基础数据. 展开更多
关键词 Cu-Pt二元合金系 Pd-Pt二元合金系 扩散迁移率参数 扩散系数 DICTRA
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基于人工神经网络和M_s点的钢的成分反向设计 被引量：1
3
作者 张炎财 《内燃机与配件》 2018年第16期203-207,共5页
本文基于人工神经网络(ANN)和马氏体转变开始温度(M_s点)对钢的成分进行反向设计。首先设计了径向基函数(RBF)人工神经网络模型,用"舍一法"训练了模型,使其具有良好的预测性能。然后,用训练后的模型对钢的成分进行了反向设计... 本文基于人工神经网络(ANN)和马氏体转变开始温度(M_s点)对钢的成分进行反向设计。首先设计了径向基函数(RBF)人工神经网络模型,用"舍一法"训练了模型,使其具有良好的预测性能。然后,用训练后的模型对钢的成分进行了反向设计,得到的散点大致分布于45°角平分线附近,统计学指标为:均方差均<0.12,相对均方差均<0.18,拟合值均>1.96,表明基于人工神经网络和M_s点的钢的成分反向设计精度高。最后,用神经网络模型研究了钢中其余元素和M_s点对碳含量预测的影响。计算结果显示:钢中其余元素和M_s点对碳含量预测的影响是非线性的,这主要是钢中各元素、Ms点间存在相互作用造成的。 展开更多
关键词 人工神经网络 MS点 训练 反向设计
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