神经网络-遗传算法优化反应烧结ZrO<SUB>2</SUB>-SiC材料制备工艺

无机材料学报, 1998, 13(6): 937-940.

神经网络-遗传算法优化反应烧结ZrO₂-SiC材料制备工艺

阎加强 , 张培新 , 伍卫琼 , 单松高 , 隋智通

武汉业大学材料学院

武汉 430070

+广西大学化工学院

南宁530004

++东北大学材料与冶金学院

沈阳110006>

Wuhan University of Technology Wuhan 430070 China

+Guangxi University Nanning 530004 China

++Northeastern University Shenyang 110006 China>

关键词：人工神经网络 , genetic algorithm , reaction sintering , process parametersoptimizdtion , null

Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm Used to Optimize Process Parameters of Reaction-sintered ZrO₂-SiC(p) Ceramics

YAN Jia-Qang , ZHANG Pei-Xin , WU Wei-Qiong , SHAN Song-Gao , SUI Zhi-Tong

Keywords： artificial neural networks , 遗传算法 , 反应烧结 , 工艺优化 , ZrO₂－SiC

应用人工神经网络对反应烧结ZrO₂－SiC材料制备中工艺参数与原位SiC颗粒生成量的关系进行拟合和预测，并结合遗传算法优化出了最佳制备工艺．

The effects of reaction-sintering temperature and time, forming pressure, carbon black contentand Fe powder content on in-situ SiC powder content in reaction-sintered ZrO₂-SiC(p) ceramicswere studied by using artificial neural networks. The optimum process parameters were optimizedwith genetic algorithm.

参考文献

[1]

阎加强, 郭震中, 隋智通. 耐火材料, 1996, 30 (6): 308--313
2 李正, 刘洪霖, 陈念贻. 科学通报, 1991, 36 (20): 1599--1600
3 严六明, 钦佩等. 科学通报, 1994, 39 (1): 94--95
4 严六明, 钦佩, 柳妙修, 陈念贻. 硅酸盐学报, 1994, 22 (6): 517--521
5 Zhang P X, Zhang Q Z, Wu L M, etal. Z. Metallkd., 1996, 87 (1): 76--78
6 李明, 严六明, 陈念贻. 硅酸盐学报, 1993, 21 (6): 534--539
7 Hopfield J J. Proc. National Academy Sci., USA, 1984, 81: 3088--3092
8 史忠植. 神经计算, 电子工业出版社, 1993
9 Funahashi K. Neural Networks, 1989, 2: 183--192

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神经网络-遗传算法优化反应烧结ZrO2-SiC材料制备工艺

Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm Used to Optimize Process Parameters of Reaction-sintered ZrO2-SiC(p) Ceramics

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