【摘 要】
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基于BP型神经网络理论和算法,研究了Al-Cu-Mg-Ag合金在高温欠时效态的蠕变速率,建立了影响蠕变速率参数与蠕变速率预测的神经网络模型。结果表明,预测结果能很好地与实验结果
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基于BP型神经网络理论和算法,研究了Al-Cu-Mg-Ag合金在高温欠时效态的蠕变速率,建立了影响蠕变速率参数与蠕变速率预测的神经网络模型。结果表明,预测结果能很好地与实验结果相对应,采用BP型神经网络模型是可靠的,为解决预测合金材料蠕变速率问题提供了一种先进、合理的方法。
Based on BP neural network theory and algorithm, the creep rate of Al-Cu-Mg-Ag alloy at elevated temperature and under aging was studied, and a neural network model was established to predict creep rate and creep rate. The results show that the prediction results can well correspond to the experimental results. The BP neural network model is reliable and provides an advanced and reasonable method to predict the creep rate of alloy materials.
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