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[1]楊西榮,權(quán)強(qiáng)強(qiáng),田倩炆,等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料加工中的應(yīng)用及展望[J].中國材料進(jìn)展,2023,42(11):896-901.[doi:10.7502/j.issn.1674-3962.202104002]
 YANG Xirong,QUAN Qiangqiang,TIAN Qianwen,et al.Application and Prospect of Artificial Neural Network in Material Processing[J].MATERIALS CHINA,2023,42(11):896-901.[doi:10.7502/j.issn.1674-3962.202104002]
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料加工中的應(yīng)用及展望()
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中國材料進(jìn)展[ISSN:1674-3962/CN:61-1473/TG]

卷:
42
期數(shù):
2023年第11期
頁碼:
896-901
欄目:
出版日期:
2023-11-30

文章信息/Info

Title:
Application and Prospect of Artificial Neural Network in Material Processing
文章編號:
1674-3962(2023)11-0896-06
作者:
楊西榮12權(quán)強(qiáng)強(qiáng)1田倩炆1劉曉燕1羅雷12王敬忠1
1. 西安建筑科技大學(xué)冶金工程學(xué)院,陜西 西安 710055 2. 陜西省納米材料與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710055
Author(s):
YANG Xirong12QUAN Qiangqiang1TIAN Qianwen1LIU Xiaoyan1LUO Lei12WANG Jingzhong1
1. College of Metallurgical Engineering, Xi’an University of Architecture & Technology, Xi’an 710055, China 2. Shaanxi Key Laboratory of Nanomaterial and Technology, Xi’an 710055,China
關(guān)鍵詞:
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)材料加工性能預(yù)測材料設(shè)計(jì)相變規(guī)律
Keywords:
artificial neural network material processing performance prediction material design phase transition rule
分類號:
TP183
DOI:
10.7502/j.issn.1674-3962.202104002
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:
A
摘要:
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,“材料基因組計(jì)劃”的推行促進(jìn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)在材料加工中的應(yīng)用發(fā)展。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有自學(xué)習(xí)、信息存儲、聯(lián)想記憶及高速尋求最優(yōu)解等能力而廣泛應(yīng)用于材料設(shè)計(jì)、材料性能預(yù)測、工藝條件最優(yōu)參數(shù)確定等材料科學(xué)技術(shù)研究方面,改變了傳統(tǒng)上采用“試錯(cuò)法”進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)研究。綜述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及發(fā)展歷程,對其在國內(nèi)外在材料性能預(yù)測、材料設(shè)計(jì)優(yōu)化和相變規(guī)律預(yù)測3個(gè)方面的應(yīng)用發(fā)展進(jìn)行了概括性總結(jié),探究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料加工方面存在的不足,并對其未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。
Abstract:
In recent years, with the development of computer technology, the implementation of “Material Genome Initiative(MGI)” has promoted the application and development of data-driven technology in material processing. Artificial neural networks are widely used in material science and technology research such as material design, material performance prediction, and optimal parameter determination of process conditions because of their capabilities of self-learning, information storage, associative memory, and high-speed search for optimal solutions. It is difficult to use the “trial and error method” to carry out experimental research. In this paper, the basic theory and development history of artificial neural network at home and abroad are reviewed. The application development of material performance prediction, material design optimization and phase change rule prediction are summarized. The shortcomings of artificial neural network in material processing are explored and the future development is prospected.

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備注/Memo

備注/Memo:
收稿日期:2021-04-01修回日期:2022-03-09 基金項(xiàng)目:陜西省醫(yī)用金屬材料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(SXBMM-201903);西安建筑科技大學(xué)自然科學(xué)專項(xiàng)基金項(xiàng)目(ZR19043) 第一作者:楊西榮,男,1971年生,教授,博士生導(dǎo)師, Email:lazy_yxr@qq.com
更新日期/Last Update: 2023-10-25
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