余娟丽
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王红洁
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张健
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严友兰
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乔冠军
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金志浩
稀有金属材料与工程
以凝胶注模法制备多孔氮化硅陶瓷正交试验结果作为样本,建立3层Back Pmpagation(BP)神经网络,并进行训练以预测陶瓷性能.通过附加试验值对建立的神经网络预测能力进行验证,证明该BP神经网络模型是有效的,能准确预测多孔氮化硅陶瓷性能.通过BP神经网络模型研究多孔氮化硅陶瓷性能的结果表明,随着固含量的增加,气孔率单调下降;固含量存在一优化值,此时陶瓷抗弯强度最大;单体含量越大,气孔率越大,而抗弯强度降低.
关键词:
神经网络
,
多孔氮化硅陶瓷
,
抗弯强度
,
气孔率
