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人工神经网络在不锈钢-铝固液相压力复合研究中的应用

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLIED TO INVESTIGATION ON SOLID-LIQUID PRESSURE BONDING OF STAINLESS STEEL AND ALUMINIUM

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【作者】 张鹏崔建忠张奇志杜云慧富江涛巴立民

【Author】 ZHANG Peng;CUI Jianzhong;ZHANG Qizhi;DU Yunhui;FU Jiangtao;BA Limin (Northeastern University,Shenyang 110006)

【机构】 东北大学

【摘要】 采用人工神经网络方法研究了助焊剂浓度、铝液温度、模具温度及压力与不锈钢-铝固液相压力复合剪切强度间的力学关系,并结合遗传算法优化出了最佳复合工艺.

【Abstract】 Effects of concentration of flux solution,temperature of liquid aluminium,temperature of tools and pressure on shearing strength in solid-liquid pressure bonding of stainless steel and aluminium were investigated by means of artificial neural networks. The optimum bonding parameters were optimized with a genetic algorithm.

【基金】 辽宁省科委重点资助
  • 【文献出处】 金属学报 ,ACTA METALLRUGICA SINICA , 编辑部邮箱 ,1996年12期
  • 【分类号】TB331
  • 【被引频次】12
  • 【下载频次】53
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