超高强Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag合金时效性能预测的人工神经网络模型

An Artificial Neural Network Model for the Prediction of Ageing Properties of Ultra High Strength Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Ag Alloy

摘要:

通过对实验Al—Zn—Mg—Cu—Zr-Ag合金不同温度下(90℃～150℃)时效得到的硬度和导电率数据进行了神经网络建模，发现在目标函数为0．3，隐层节点数为5，学习率为0．15时，系统误差较小。利用所建立的网络模型预测不同时效状态下材料的硬度和导电率值，发现预测数据与实验数据吻合良好(总误差3．5％)，为铝合金时效性能预测和控制提供了1条新途径。

Abstract: