人工神经网络在高强高韧钢优化研究中的应用

摘要：

用人工神经网络方法对高合金高强高韧钢的性能优化问题进行了研究.并结合模拟退火算法对B-P算法进行了改进,使得网络结构的选取、动量项系数α及学习率η的确定更加合理,提高了网络的学习效率,改善了预测精度.研究结果可用于高强高韧钢的成分设计及热处理工艺的优化.

关键词：人工神经网络、高强高韧钢、模拟退火算法、性能优化

分类号：TG142.12(金属学与热处理)

资助基金：国家科技攻关项目85-10-01-03-01

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：155-157