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ZA22/Al2O3(F)复合材料室温拉伸强度的模拟研究
引用本文:陈凯,俞蒙槐,胡上序,于思荣,何镇明. ZA22/Al2O3(F)复合材料室温拉伸强度的模拟研究[J]. 金属学报, 1997, 33(4): 437-442
作者姓名:陈凯  俞蒙槐  胡上序  于思荣  何镇明
作者单位:[1]浙江大学 [2]吉林工业大学
摘    要:采用挤压法制备ZA22/Al2O3(F)复合材料,分别采用强度混合准则和神经网络模型研究了含Ce与不含Ce的ZA22/Al2O3(F)室温拉伸强度随短纤维体积分数Vf的变化情况,结果表明:强度混合准则能有效地预测复合材料的两个重要体积分数即最小体积分数Vmin和临界体积分数Vcrit;而神经网络不仅能较准确地预测Vmin和Vcrit,并且能够较好地描述复合材料强度随Vf的变化规律。

关 键 词:金属基复合材料 锌铝合金 拉伸强度
收稿时间:1997-04-18
修稿时间:1997-04-18

SIMULATION OF ROOM-TEMPERATURE STRENGTH OF ZA22/Al_20_3(F) COMPOSITES
CHEN Kai,YU Menghuai,HU Shangxu YU Sirong,HE Zhenming. SIMULATION OF ROOM-TEMPERATURE STRENGTH OF ZA22/Al_20_3(F) COMPOSITES[J]. Acta Metallurgica Sinica, 1997, 33(4): 437-442
Authors:CHEN Kai  YU Menghuai  HU Shangxu YU Sirong  HE Zhenming
Abstract:As to the ZA22/Al2O3(F) composites made by squeeze casting, the room-temperature strengths were studied by the computer simulation with ROM rule and neural network model alternatively. The results show that ROM rule can predict two important parameters of composites strength e.g. Vmin and Vcrit effectively. Compared with ROM rule, neural network model can not only predict the Vmin and Vcrit pretty well, but also describe the strength variation with the change of Vf.
Keywords:ZA22 alloy   strength   ROM   neural network
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