人工神经网络在PZT掺杂陶瓷体系分析中的应用

摘要

首次将人工神经网络技术用于压电陶瓷的性能分析研究.以PZT为对象选取了几种常用的稀有金属氧化物掺杂剂,在均匀实验设计基础上,用BP人工神经网络对21个样品的结果进行了分析,建立了掺杂体系的数学模型并将其与多重非线形回归模型的精度进行了比较.实验结果表明,体系的人工神经网络模型明显要比多重非线形回归模型准确.而且人工神经网络模型在对建模样本外实验点的预测也非常成功,说明人工神经网络在陶瓷这种多组分材料的性能分析中具有良好的使用前景.