基于BP神经网络的Mg-Al-Si合金力学性能研究

摘要：

研究了Sr含量对Mg-Al-Si系镁合金中Mg-6Al-0.7Si-1Zn合金力学性能的影响,采用BP神经网络法建立了Mg-6Al-0.7Si-1Zn-xSr合金组织与力学性能的关系模型.采用BP神经网络预测的该合金力学性能与实验值接近,相对误差较小,最大误差为4.896％,最小误差仅为0.271％.结果表明,该模型具有很好的预测精度和较快收的敛速度,此模型的建立为研究Mg-Al-Si系镁合金提供了参考.

关键词：Mg-6Al-0.7Si-1Zn镁合金、力学性能、BP神经网络、Sr含量

所属期刊栏目：42

分类号：TG113.25(金属学与热处理)

资助基金：山东省自然科学基金;山东省科技发展计划;滨州学院科研项目

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：51-53