GA-BP神经网络在AgCuNi电接触材料的性能预测研究

摘要：

本文针对现有AgCuNi系电接触材料对硬度和导电率预测方法不足等问题,采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值优化,加快了算法的收敛速度,建立了基于遗传算法优化的BP神经网络AgCuNi系电接触材料的硬度和导电率预测模型.训练精度和实际测试精度分别达到了0.98和0.89,误差9.18％.研究结果表明,本文建立的BP神经网络预测模型,有助于提高合金的成分设计效率,提高银合金电接触材料的开发效率.

关键词：AgCuNi系电接触材料、遗传算法、BP神经网络、硬度、导电率

所属期刊栏目：43

分类号：TG146.3(金属学与热处理)

资助基金：国家科技部科技助力经济重点专项;云南省稀贵金属材料基因工程;云南省材料基因工程项目;云南省科技人才与平台计划

在线出版日期：2023-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：15-21