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一种基于粒子群优化BP神经网络的多元合金性能预测方法.pdf

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本发明的一种基于粒子群优化BP神经网络的多元合金性能预测方法,包括:步骤1:根据材料成分?性能历史数据建立数据库;步骤2:建立并训练粒子群优化BP神经网络成分?性能预测模型,以决定系数作为预测效果的评价标准;步骤3:将步骤2训练好的预测模型所得运算集带入遗传优化BP神经网络中,以决定系数作为预测效果的评价标准;步骤4:若骤3中计算的决定系数满足判定标准,则将所要预测多元合金成分以及微合金化元素数组代入步骤2获得的粒子群优化BP神经网络中完成性能预测;否则重复步骤2和3。该预测方法适用于多元合金以及微合金化合金的性能预测,适用于新材料成分研发过程,在工业上可预测由于冶炼烧损影响的性能变化。