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摘要
基于BP神经网络的原理,建立了热爆法合成多孔NiTi形状记忆合金孔隙度和压缩屈服强度的神经网络模型。该模型拟合了温度、Ti粉颗粒尺寸和生坯密度对热爆产物孔隙度和压缩屈服强度的影响。当温度、Ti粉颗粒尺寸和生坯密度发生变化时,对反应产物的性能进行了预测,其预测值和实验值非常吻合。因此该模型可用于多孔NiTi形状记忆合金的性能控制,通过对性能的合理调控,使其与所替换的生物组织更加匹配,同时提高研究效率,降低成本。
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单位东北大学; 辽宁工业大学
