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利用人工神经网络的BP算法,建立了碳/陶瓷复合材料性能与多组分掺杂含量之间的预测模型.模型由输入层、隐含层和输出层3层神经元组成,用以模拟人脑的结构.以掺杂物的质量分数为输入参数,经石墨化后测得的复合材料的电阻率和抗折强度为输出参数.选取了30组实验数据作为学习样本,任意的7组数据作为"未知样品"对网络进行验证.结果表明,实验值和预测值相比电阻率的最大误差不超过8%,抗折强度的最大误差不超过12%.所建的网络可为碳/陶瓷复合材料设计提供理论指导. 相似文献
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