基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测

材料科学与工艺, 2005, 13(5): 456-458. doi: 10.3969/j.issn.1005-0299.2005.05.003

基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测

孙德明 ^1, , 刘立红 ^2, , 石怀伟 ^3, , 马向阳 ^4, , 张长强 ^5, , 许崇海 ^6, , 鹿晓阳 ^7,

1.山东大学,材料科学与工程学院,山东,济南,250061;山东建筑工程学院土木工程系,山东,济南,250014

2.山东建筑工程学院土木工程系,山东,济南,250014

3.山东建筑工程学院土木工程系,山东,济南,250014

4.山东建筑工程学院土木工程系,山东,济南,250014

5.山东大学,材料科学与工程学院,山东,济南,250061

6.山东轻工业学院,机械工程系,山东,济南,250100

7.山东大学,材料科学与工程学院,山东,济南,250061;山东建筑工程学院土木工程系,山东,济南,250014

基金项目: 山东省青年科学家科研奖励基金(2000-49) 中国科学院资助项目(50405047)

关键词： BP神经网络 , 陶瓷材料 , 断裂韧性 , 预测

Prediction of composite ceramics' fracture toughness based on BP neural network

为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对Al2O3/SiC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.

参考文献

[1]	吴简彤;王建华.神经网络技术及其应用[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社,1998
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[4]	丛爽,向微.BP网络结构、参数及训练方法的设计与选择[J].计算机工程,2001(10):36-38.
[5]	许崇海 .复相陶瓷刀具材料设计、仿真及其应用研究[D].山东工业大学,1998.
[6]	FU Chen-Tsu;WU Jenn-ming;LI Ai-Kang .Microstructure and mechanical properties of Cr3C2 particulate reinforced Al2O3 matrix composites[J].Journal of Materials Science,1994,29:2671-2677.

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