基于bp神经网络与ga的纳米复合陶瓷模具材料优化设计及应用

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1、基于BP神经网络与GA的纳米复合陶瓷模具材料优化设计及应用分类号：TP31；TG76单位代码：10431密级：学号：1043107144。～童．山束纭二案学院硕士学位论文基于BP神经网络与GA的纳米复合陶瓷模具材料优化设计及应用作者姓名送馥婕专业扭拯电壬王猩所在学院扭拯王程堂陵指导教师姓名^专业技术职务i生塞渔麴撞蠢二户芗2010年5月10日，1，IIUl1IIILIIIllIII删IIIII714638Y1Nano◆『■一一学位论文独创性声明本人声明，所呈交的学位论文系在导师指导下本人独立完成的研究成果。文中引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可。论文

2、内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果，与我～同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。论文作者繇弛魁学位论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属山东轻工业学院。山东轻工业学院享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为山东轻工业学院。论文作者躲至逊匙日期：2纽芝年―尘月―』2-日■

3、．，l导师签名：译日期：2芝垃年上月丝日’柚●山东轻工业学院硕士学位论文目录摘要…………………………………………………………………………………．．IABSTRACT……………………………………………………………………………。I第l章绪论………………………………………………………………11．1陶瓷模具材料……………………………………………………………………11．1．1陶瓷模具材料的种类及性能…………………………………………．11．1．2影响陶瓷模具材料力学性能的因素…………………………………．21．1．3陶瓷模具材料的设计方法……………………………………………

4、。21．2计算智能………………………………………………………………………31．2．1人工神经网络…………………………………………………………．31．2．2遗传算法………………………………………………………………．31．3人工神经网络和遗传算法在陶瓷材料设计中的应用………………………31．3．1人工神经网络的应用…………………………………………………．31．3．2遗传算法的应用………………………………………………………．41．3．3神经网络与遗传算法结合的应用……………………………………．41．4研究目的、意义及内容………………………………………………………6

5、1．4．1研究的目的及意义……………………………………………………．．61．4．2主要研究内容…………………………………………………………．．7第2章BP神经网络在纳米复合陶瓷模具材料设计中的应用…………．．97^2．1BP神经网络……………………………………………………………………．9l2．1．1BP神经网络简介…………………………………………………………．．92．1．2BP神经网络的学习方法…………………………………………………92．1．3BP神经网络结构…………………………………………………………92．2MATLAB中的BP神经网络…………………………

6、………………………．102．2．1MATLAB软件…………………………………………………………………………lO2．2．2BP神经网络的重要函数…………………………………………………．102．2．3BP神经网络的设计方法……………………………………………………ll2．3BP神经网络在纳米复合陶瓷模具材料设计中的应用………………………11l目录2．3．1基于BP神经网络在纳米复合陶瓷模具材料优化设计中的建模…112．3．2基于BP神经网络的纳米复合陶瓷模具材料的性能仿真预测……142．3．3基于BP神经网络的纳米复合陶瓷模具材料的组分仿真预测建模172．4本章小

7、结……………………………………………………………………。17第3章遗传算法在纳米复合陶瓷模具材料优化设计中的应用………193．1遗传算法………………………………………………………………………l93．1．1遗传算法简介…………………………………………………………193．1．2MATLAB中的遗传算法工具箱……………………………………．．193．1．3遗传算法的基本思想…………………………………………………193．1．4遗传算法的运算流程及步骤…………………………………………193．2基于遗传算法的纳米复合陶瓷模具材料优化设计………………………．．203．2．1

8、硬度与材料组分模型的建立及其优化…………………………