基于BP神經網絡對AZ91D鎂合金力學性能的預測

編號：FTJS05369

篇名：基于BP神經網絡對AZ91D鎂合金力學性能的預測

作者：韓偉； 劉強；

關鍵詞：遺傳算法； BP神經網絡； Ce-La混合稀土； AZ91D鎂合金； 力學性能；

機構： 北京電子科技職業(yè)學院； 中鐵十六局集團北京工程有限公司；

摘要： 研究了Ce-La混合稀土對AZ91D鎂合金力學性能的影響,并通過遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡對其進行了預測。結果表明,不同溫度下,隨著稀土元素Ce-La的增加,AZ91D鎂合金的抗拉強度、屈服強度和伸長率的變化規(guī)律各不相同,并且最佳的稀土含量值也不一致。通過與實驗值比較,基于遺傳算法的BP神經網絡具有良好的預測精度、計算穩(wěn)定,能夠較好的預測AZ91D鎂合金的力學性能。