【摘 要】
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本文基于人工神经网络原理,以高铝锌基泡沫金属复合材料为研究对象,在实验数据的基础上,将材料组分及其结构参数(孔径、孔隙率、比表面积等)作为网络输入,性能参数(抗拉强度
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本文基于人工神经网络原理,以高铝锌基泡沫金属复合材料为研究对象,在实验数据的基础上,将材料组分及其结构参数(孔径、孔隙率、比表面积等)作为网络输入,性能参数(抗拉强度、阻尼内耗等)作为输出,建立了反映ZA27泡沫金属复合材料的结构参数和性能参数之间映射关系的网络模型.采用BP算法训练网络,为加快网络训练速度,通过附加动量项和变步长,改进BP算法,然后对ZA27泡沫金属复合材料结构参数和性能参数之间的映射关系进行了函数逼近,根据网络预测的结果可定量的进行材料性能预报.
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