典型文献
基于人工神经网络预测Fe-Si合金层性能及工艺优化研究
文献摘要：
采用Visual C#2005计算机高级编程语言开发人工神经网络智能软件,应用此软件,建立了Fe-Si合金化工艺参数与合金层性能指标之间映射关系的模型.经过学习,可以验证或预测得出的饱和磁化强度和腐蚀电流密度,且与实际试验结果接近.建立合金化多指标综合性能评价模型,并建立合金化工艺参数对合金层各性能指标的影响,通过对合金层各性能指标权重的调整,根据需求确定出合金层的综合性能值,从而给出最优的工艺参数.从预测结果可以得出,合金化工艺为Si摩尔分数为0.23～0.35,温度在1 000℃时,可得到最优性能,合金化样品的两项性能指标达到最优.
文献关键词：
Fe-Si合金层;人工神经网络;磁性能;耐蚀性
中图分类号：
作者姓名：
王毅;韩杰;孙宗辉;刘成宝;邵正伟
作者机构：
山东钢铁股份有限公司研究院,山东济南250101
文献出处：
引用格式：
[1]王毅;韩杰;孙宗辉;刘成宝;邵正伟-.基于人工神经网络预测Fe-Si合金层性能及工艺优化研究)[J].山东冶金,2022(02):17-20,25
A类：
金层性能,C#2005
B类：
人工神经网络预测,Si,合金层,工艺优化研究,Visual,编程语言,网络智能,智能软件,合金化,映射关系,饱和磁化强度,腐蚀电流密度,多指标,综合性能评价,能值,摩尔分数,最优性能,标达,磁性能,耐蚀性
AB值：
0.239937
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