论文摘要
研究了热处理对纳米永久磁铁矫顽力性能影响的BPNN预测,用以改善纳米永久磁铁的热处理生产效率。将材料制备工艺与数学预测方法相结合,通过实验提供的数据,利用基于MatLab软件平台的反向传播神经网络BPNN,预测出获得纳米永久磁铁最佳矫顽力性能所需的热处理参数。当温度为650℃、保温时间为9-12min时,材料矫顽力出现的最佳值。研究结果表明,BPNN都能够较好的预测出,当热处理条件改变时该材料矫顽力性能变化的规律。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵浩峰,张椿英,于鹏,王玲,柴阜桐,黄思成
关键词: 矫顽力,纳米永久磁铁
来源: 绥化学院学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 材料科学,金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 安徽信息工程学院机械工程学院,南京信息工程学院物理学院
基金: 安徽省教学名师项目“赵浩峰”（2018jxms043）,安徽省重大教研项目“面向现代产业的机械类专业实践教学体系构建和应用研究”（2018jyxm0318）
分类号: TB383.1;TG156;TP183
页码: 139-141
总页数: 3
文件大小: 2960K
下载量: 28
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