基于反向神经网络的陶瓷材料Vickers硬度预测

摘要

误差反向传播神经网络(BP网络)具有能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到复相结构陶瓷材料Vickers硬度预测当中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映Vickers硬度与添加组分多因素之间复杂非线性关系的弱点,通过硬度预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制新的陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.