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ANN预测铀钛合金贮存后的力学性能
人工神经网络 力学性能
2009/9/15
建立了预测铀钛合金在不同氮气氛和不同相对湿度下贮存后力学性能变化的人工神经网络模型，并用两组已知数据对人工神经网络垢预测效果进行了验证。
网络化的ANN-GA系统优化中空纤维镍基板制备工艺参数
中空纤维镍基板 网络化ANN-GA系统
2008/7/31
在实验室研究中空纤维镍基板的制备工艺的基础上,采用自制的网络化的ANN-GA系统对58个样本进行了工艺参数优化和寻优, 得到的最佳工艺参数如下:中空镍纤维含量为97%; 烧结温度为1275 K; 保温时间为20 min; 造孔剂 PVB, PP和Ni(OH)2的含量分别为5%, 3.5%和1%. 在最优工艺条件基础上, 获得了性能优异、孔率接近87%的基板材料. 并用计算机分析和预报了各单因素的...