【摘 要】
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采用BP神经网络法,研究了AZ81镁合金蠕变性能。在120~180℃和120~180 MPa的条件测定AZ81镁合金在5~20 h内的蠕变量,使用网络结构为3-12-1的BP神经网络模型训练了采集到的实验
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采用BP神经网络法,研究了AZ81镁合金蠕变性能。在120~180℃和120~180 MPa的条件测定AZ81镁合金在5~20 h内的蠕变量,使用网络结构为3-12-1的BP神经网络模型训练了采集到的实验值。结果表明:除了两个误差较大以外,其他的误差值均在5%以内,这说明使用BP神经网络法可为进一步研究AZ81镁合金的性能提供帮助。
Using BP neural network method, the creep property of AZ81 magnesium alloy was studied. The creep amount of AZ81 magnesium alloy in 5 ~ 20 h was measured at 120 ~ 180 ℃ and 120 ~ 180 MPa, and the experimental data were trained by the BP neural network model with network structure of 3 ~ 12-1. The results show that, except for the two errors, other error values are all within 5%, which shows that the BP neural network method can be used to further study the properties of AZ81 magnesium alloy.
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