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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	应用基于人工神经网络建立的新型物理图形预测Al-Zn-Mg-Cu合金固溶过程的组织演变(英文)显示文摘采用原位电阻测试法、金相显微镜观察、扫描电镜观察、透射电镜观察和拉伸测试技术研究固溶条件对Al-Zn-Mg-Cu合金显微组织和拉伸性能的影响。基于实验数据建立人工神经网络模型,将该模型用于预测实验合金在固溶过程中的电阻率变化。结果表明,所建立的模型能很好地预测合金在固溶过程中的电阻率变化。预测结果与实验值的相关系数为0.9958,相对误差为0.33%。采用预测数据可以建立一种新型的'固溶-电阻率'物理图形。该图形显示,实验合金的最佳固溶温度区间为465~475℃,保温时间为50~60 min;在该区间内第二相的溶解与再结晶对合金性能的影响将达到平衡。	刘蛟蛟李红英李德望武岳	2015	Transactions of Nonferrous Metals Society of China2015，25，3：	6
	2	2A97铝合金时效成形过程中的回弹量和抗拉强度(英文)显示文摘基于正交实验,运用方差分析、多元二次回归和径向人工神经网络研究2A97铝合金时效成形过程中的回弹量和抗拉强度。方差分析结果表明,在预弯半径为400 mm、时效温度为210°C时效20 h后试样具有最小的回弹量;而在预弯半径为1000 mm、时效温度为180°C下时效15 h后试样具有最大的抗拉强度。确定了预弯半径、时效温度和时效时间这3个因素对试样回弹量和抗拉强度影响大小的顺序。多元二次回归方法和径向人工神经网络的预测结果表明,径向人工神经网络模型具有更高的预测精度。	李红英鲁晓超	2015	Transactions of Nonferrous Metals Society of China2015，25，4：	2

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