高温合金性能的一种人工神经网络预测方法

摘要

利用一种人工神经网络（改进型BP网络），通过50组化学成分实验数据进行BP网络样本训练，建立金属中化学成分与力学性能间的隐性函数。实例证明，BP网络的预测方法可有效地用于高温合金材料力学性能的预测，其预测结果可以作为理化性能分析的参考数据，对材料理化性能检测试验技术的未来发展有重要的实用价值。