[发明专利]一种基于神经网络的烧结SmCo磁性能预测方法及系统在审
| 申请号： | 202011145672.3 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112259176A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 张天丽;白帆;杨奇承;蒋成保 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C60/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的烧结SmCo磁性能预测方法及系统，涉及磁性材料和机器学习应用技术领域。本发明以烧结SmCo永磁体的成分和工艺参数，准确预测烧结SmCo永磁体的磁性参数，成分包括Zr、Cu和Sm元素的重量百分含量，工艺参数主要包括固溶温度、固溶时间、烧结温度、二次烧结温度、二次烧结时间、预时效温度、预时效时间和时效温度。综合成分和工艺参数，来预测磁体的剩磁、矫顽力、最大磁能积和方形度这四个核心性能参数。基于前馈传递和反向传播的原理，构建人工神经网络模型，并在此基础上，优化激活函数和训练集的采样方法，使模型达到理想的拟合和预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 烧结 smco 磁性 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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