【摘 要】
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为了进一步改善高剩磁磁铁热处理生产效率,本文将材料制备工艺与数学预测方法相结合,利用基于Mat-Lab软件的神经网络GRNN平台,预测高剩磁磁铁所需的热处理工艺.通过实验提供的数据,预测出获得纳米永久磁铁最佳剩磁性能所需的热处理温度和保温时间.研究结果表明,相比BPNN平台,GRNN有很强的非线性映射能力和学习速度,预测效果更加稳定.
【机 构】
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安徽信息工程学院机械工程学院 安徽芜湖 241000;安徽信息工程学院机械工程学院 安徽芜湖 241000;南京信息工程大学物理学院 江苏南京 210044;南京信息工程大学物理学院 江苏南京 210
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为了进一步改善高剩磁磁铁热处理生产效率,本文将材料制备工艺与数学预测方法相结合,利用基于Mat-Lab软件的神经网络GRNN平台,预测高剩磁磁铁所需的热处理工艺.通过实验提供的数据,预测出获得纳米永久磁铁最佳剩磁性能所需的热处理温度和保温时间.研究结果表明,相比BPNN平台,GRNN有很强的非线性映射能力和学习速度,预测效果更加稳定.
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