欢迎登录材料期刊网

材料期刊网

高级检索

  • 论文(1)
  • 图书()
  • 专利()
  • 新闻()

基于人工神经网络的激光冲击区表面质量的预报

於自岚 , 曾丹勇 , 张永康 , 杨继昌 , 肖爱民

材料科学与工程学报 doi:10.3969/j.issn.1673-2812.2000.03.004

应用人工神经网络系统理论,采用机器学习方法 ,建立了激光冲击区表面质量与激光参数能量(E)、脉宽(P)、和光斑直径(D)之间的非线性映射关系.对于新的激光参数,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级.实践表明,神经网络方法科学,具有较强的非线性动态处理的能力.

关键词: 激光冲击 , 表面质量等级 , 人工神经网络 , 非线性映射 , 并行推理

出版年份

刊物分类

相关作者

相关热词