基体改性对碳／碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：SURE181709394

【摘要】

：

将人工神经网络的典型模型--误差后传播(BP)算法用于改性的碳/碳复合材料氧化烧蚀率的研究,建立了碳/碳复合材料改性添加剂组成-氧化烧蚀率BP网络模型.研究结果表明,所建模型

【作者】

：

陈强李贺军李克智张守阳

【机构】

：

西北工业大学材料科学与工程学院,西安交通大学材料科学与工程学院

【出处】

：

西安交通大学学报

【发表日期】

：

2003年3期

【关键词】

：

人工神经网络模型碳/碳复合材料基体改性氧化烧蚀率添加剂配方优化 AdditivesBackpropagationCombustionNeural ne

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将人工神经网络的典型模型--误差后传播(BP)算法用于改性的碳/碳复合材料氧化烧蚀率的研究,建立了碳/碳复合材料改性添加剂组成-氧化烧蚀率BP网络模型.研究结果表明,所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律,预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0.32%.将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性,试样的氧化烧蚀率下降49.3%,说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的.

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