基于神经网络的炭/炭复合材料烧蚀性能预测

摘要：

采用人工神经网络(ANN)对炭/炭复合材料烧蚀性能进行了预测.确定了炭/炭复合材料的密度、石墨化程度和基体炭类型为其烧蚀性能的关键控制因素,通过人工神经网络表征了炭/炭复合材料的密度、石墨化程度与其烧蚀性能之间的关系.在大量实验基础上对神经网络结构与参数发生变化时的网络性能进行了评估.结果表明,当网络训练集规模、隐层节点数、初始学习率与动量项等参数的取值分别为35、7、0.5和0.2时网络预测性能达到最佳状态,在此基础之上对炭/炭复合材料的质量烧蚀率进行了预测与评价.实践证明,采用人工神经网络对炭/炭复合材料的烧蚀性能进行预测时误差小于11%,满足工程实践的精度要求.

关键词：炭/炭复合材料、烧蚀性能预测、控制因素、人工神经网络

所属期刊栏目：24

分类号：TB332(工程材料学)

资助基金：国家自然科学基金10572044

在线出版日期：2008-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：83-88