基于BP神经网络的铸态高熵合金成分-强度预报

作者：朱景川; 农智升; 来忠红; 刘勇

来源：金属热处理, 2013, (02): 26-30.

• 铸态高熵合金
• BP人工神经网络
• 成分
• 强度 as-cast high entropy alloy
• BP artificial neural network
• composition
• strength

对文献报道的铸态高熵合金的成分和压缩断裂强度进行统计,获得了铸态高熵合金成分(元素种类、含量)、强度(压缩断裂强度)的参数,分别以这些数据作为输入和输出,利用BP人工神经网络建立起其间的关系网络模型。研究表明:所建立的网络很好地反映出铸态高熵合金的成分-强度之间的关系并且具有较好的精度,网络模型可用来预测不同成分铸态高熵合金的压缩断裂强度。该网络对铸态高熵合金的体系设计具有有效的指导作用。

• 单位
  哈尔滨工业大学