铝青铜力学性能人工神经网络模型的建立和应用

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铝青铜力学性能人工神经网络模型的建立和应用

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铝青铜力学性能人工神经网络模型的建立和应用

论文目录
1 研究现状及综述	第1-19 页
· 研究课题的提出	第6 页
· 研究的可行性和必要性	第6-9 页
· 人工神经网络在材料科学中的研究现状	第9-12 页
· 人工神经网络的发展	第9-10 页
· 人工神经网络在材料科学中的研究现状	第10-12 页
· 人工神经网络及网络优选	第12-18 页
· 神经元	第12-14 页
· 激活转移函数	第14-15 页
· 优选BP网络模型	第15-18 页
· 软件工具的选择	第18-19 页
2 力学性能及组织分析	第19-29 页
· 铝青铜船用螺旋桨试验材料	第19-21 页
· 力学性能测试	第21-23 页
· 试样浇铸和处理	第21 页
· 拉伸试样的制备	第21-22 页
· 拉伸实验	第22-23 页
· 铝青铜材料的组织分析	第23-29 页
· 金相试样的制备	第23 页
· 金相组织分析	第23-24 页
· 组织参数分析	第24-29 页
3 铝青铜力学性能的神经网络建模和应用	第29-46 页
· BP网络的设计	第29-33 页
· BP层数的确定	第29-30 页
· 传递函数的确定	第30 页
· 隐含层节点数的选择	第30-31 页
· 初始值的选取	第31 页
· 学习率的选取	第31-32 页
· 期望误差的选取	第32-33 页
· 网络的训练与测试	第33-39 页
· 实验数据的获得	第34-35 页
· 输入、输出参数的选择	第35 页
· 网络结构的确定	第35-38 页
· 最终训练与测试	第38-39 页
· 网络模型的应用	第39-46 页
· 预测力学性能	第39-41 页
· 用建立的网络预测Fe、Ni、Al对力学性能的影响	第41-46 页
4 分析讨论	第46-66 页
· 组织分析	第46-47 页
· 不同方法的比较	第47-58 页
· 与线性回归的比较	第58-66 页
5 结论	第66-67 页
6 参考文献	第67-70 页
附录1 力学性能测试数据	第70 页
附录2 源程序	第70-74 页
附录3 攻读硕士学位期间公开发表的论文	第74-75 页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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