کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10644586 | 999651 | 2005 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modeling of rapidly solidified aging process of Cu-Cr-Sn-Zn alloy by an artificial neural network
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper uses an artificial neural network (ANN) and Levenberg-Marquardt training algorithm to model the non-linear relationship between parameters of rapidly solidified aging processes and mechanical and electrical properties of Cu-Cr-Sn-Zn alloy. The predicted values of the ANN are in accordance with the testing data. A basic repository on the domain knowledge of rapidly solidified age processes is established. Rapidly solidified aging processes can greatly enhance the hardness and electrical conductivity for Cu-Cr-Sn-Zn alloy. At 500 °C for 15 min aging the hardness and conductivity can reach 170 HV and 64% IACS respectively.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Materials Science - Volume 34, Issue 2, September 2005, Pages 151-156
Journal: Computational Materials Science - Volume 34, Issue 2, September 2005, Pages 151-156
نویسندگان
Juan-hua Su, He-jun Li, Qi-ming Dong, Ping Liu, Bao-hong Tian,