【摘 要】
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金属电致塑性效应是目前材料科学方面一个重要的研究内容,对于其产生的机理及成因,对金属中微观组织的影响,包括位错分布、形态、结构、位错动态行为等以及建立微观组织与宏
【机 构】
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武汉江汉大学 智能制造学院 湖北 武汉 430000
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金属电致塑性效应是目前材料科学方面一个重要的研究内容,对于其产生的机理及成因,对金属中微观组织的影响,包括位错分布、形态、结构、位错动态行为等以及建立微观组织与宏观性能之间的关系基本还处于空白阶段.金属电致塑性效为一个多变量非线性的灰色系统,分析各种外界因素对金属电致塑性效应、金属中微观组织的影响以及建立相应的本构方程是十分困难的.而人工神经网络ANN具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等特征,更容易通过仿真逼近实际的数学模型.ANN对铝合金电致塑性效应进行仿真,经过多次的训练后逼近实际的非线性模型,然后,给定一组输入数据进行自适应预测输出,并根据实验所测的实际数据与预测结果进行对照和评判,从而获得了比较满意的仿真效果.
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