[发明专利]一种基于BP神经网络的热处理态Mg-Zn-Zr系合金组织和力学性能预测方法在审
| 申请号： | 201911123781.2 | 申请日： | 2019-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN111063401A | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 郝海;付玉;房灿峰;张兴国 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C20/30;G16C20/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连星海专利事务所有限公司 21208 | 代理人： | 杨翠翠 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于BP神经网络的热处理态Mg‑Zn‑Zr系合金组织和力学性能预测方法，其属于镁合金组织和力学性能预测技术领域。首先，针对不同合金成分和热处理工艺下的Mg‑Zn‑Zr系合金进行一系列的组织和力学性能试验，获得的试验数据作为训练BP神经网络的样本数据集；其次，构建BP神经网络，包括输入层、隐含层和输出层，从而建立Mg‑Zn‑Zr系合金成分、热处理工艺与组织、力学性能之间的映射关系；最后，采用构建的BP神经网络对热处理态Mg‑Zn‑Zr系合金的组织和力学性能进行预测。本发明建立的BP神经网络具有较高的预测准确性，推广能力强，缩短优化镁合金成分和热处理工艺的时间，降低研制成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 热处理 mg zn zr 合金 组织 力学性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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