神经网络-遗传算法优化SiC/(Mo,W)Si_2纳米复合材料制备工艺

作者：彭可; 易茂中; 刘勋; 葛毅成; 杨琳

来源：粉末冶金材料科学与工程, 2010, (01): 15-20.

• MoSi2
• 纳米复合材料
• 人工神经网络
• 遗传算法
• 工艺优化 molybdenum disilicide
• nanocomposites
• artificial neural networks
• genetic algorithm
• process parameters optimization

应用人工神经网络对SiC/(Mo,W)Si2纳米复合材料热压工艺与材料力学性能的关系进行拟合和预测,并结合遗传算法优化材料的制备工艺。结果表明,SiC/(Mo,W)Si2纳米复合材料的最佳工艺参数为:n(WSi2)/n(MoSi2)为0.48、SiC含量(体积分数)17.2%、热压温度1704℃、保温时间55min。在该工艺条件下制备的SiC/(Mo,W)Si2纳米复合材料抗弯强度为734MPa,预测值为745MPa,与实验值的相对误差仅为1.6%。人工神经网络建模与遗传算法寻优相结合,为解决多维非线性系统的优化问题提供了一个崭新而有效的途径。

• 单位
  中南大学; 粉末冶金国家重点实验室