基于人工神经网络的Nd-Fe-Co-Zr-B系永磁合金磁性的预测模型

摘要：

为了优化合金成分以提高纳米复相Nd-Fe-Co-Zr-B系永磁合金磁性,采用均匀设计方法设计了Nd,Co,Zr和B的4因素6水平U18(64)实验方案,建立了合金成分与磁性之间的人工神经网络(ANN)预测模型.利用该预测模型对Nd-Fe-B合金的成分进行了优化.同时,利用所建立的人工神经网络预测模型研究了单个元素对Nd-Fe-B合金磁性的影响规律,以及多元素间的交互作用与合金磁性间的关系.结果表明:预测结果与实测结果吻合良好,预测结果的相对误差很小,Br的相对误差在1.66%以内,(BH)m的相对误差在1.94%以内,Hcj的相对误差在7.7%以内.

关键词：Nd-Fe-B、神经网络、均匀设计、磁性

所属期刊栏目：41

分类号：TM273(电工材料)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA324030;四川省科技攻关项目03GG009-006;四川省青年科技基金03ZQ026-006

在线出版日期：2005-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：529-533