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磁粉粒度分布和抗氧化剂对注射成型NdFeB粘结磁体性能的影响

程星华 , 李波 , 喻晓军 , 王海英

金属功能材料 doi:10.3969/j.issn.1005-8192.2004.04.001

本文研究了磁粉的粒度分布以及不同抗氧化剂的加入对注射成型NdFeB粘结磁体密度和磁性能的影响.结果表明,磁粉的粒度分布影响熔体的粘度,适当的粒度分布可以提高磁粉的松装密度和磁体的密度,获得高性能的粘结磁体;抗氧化剂的加入,很好地解决了NdFeB粘结磁体在湿热环境下易氧化生锈的问题,大大提高了磁体的抗氧化性能.

关键词: NdFeB粘结磁体 , 注射成型 , 粒度分布 , 抗氧化剂

基于Bayesian正规化BP神经网络的粘结NdFeB永磁体性能预测

储林华 , 查五生 , 刘锦云 , 刘桂明 , 周晓庆 , 张静怡

稀土 doi:10.3969/j.issn.1004-0277.2009.02.009

基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,采用Bayesian正规化法,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP(Back Propagation)神经网络预测模型,并通过测试样本检验了ANN(Artificial Neural Network)模型的准确性.实验表明,建立的Bayesian正规化BP神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能很好地预测未知样本,将该模型应用于材料制备工艺设计,可以明显缩短实验周期,提高工艺设计效率,对实际的研究工作具有一定的指导意义和应用价值.

关键词: Bayesian正规化 , BP神经网络 , NdFeB粘结磁体

基于BP神经网络的粘结NdFeB永磁体性能预测

储林华 , 查五生 , 刘锦云 , 陈德波

材料科学与工程学报

本文基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,利用神经网络的非线性映射和泛化能力,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP神经网络模型,并通过检验样本检验了ANN模型的准确性.实验表明:将神经网络技术应用于材料制备工艺设计,可以明显缩短实验周期,提高工艺设计效率,对实际的研究工作具有一定的指导意义和应用价值.

关键词: BP神经网络 , NdFeB粘结磁体 , 磁性能

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