基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

作     者：陈强 李贺军 李克智 张守阳 

作者机构：西北工业大学材料科学与工程学院西安710072 西安交通大学材料科学与工程学院 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2003年第37卷第3期

页      面：249-251,330页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(5 0 0 72 0 19) 国家航空基金资助项目 (99G5 30 92 ) 

主　　题：人工神经网络模型 碳/碳复合材料 基体改性 氧化烧蚀率 添加剂 配方优化 

摘      要：将人工神经网络的典型模型———误差后传播 (BP)算法用于改性的碳 /碳复合材料氧化烧蚀率的研究 ,建立了碳 /碳复合材料改性添加剂组成 氧化烧蚀率BP网络模型 .研究结果表明 ,所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律 ,预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于 0 3 2 % .将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性 ,试样的氧化烧蚀率下降 49 3 % ,说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的 .