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1、课程 论论 文材料科学学基础Funddameentaals of Matteriialss Scciennce作 者 姓 名名： 张琦 年 级 专业： 220088级应用用化学课 程 名 称称：人工工神经网网络在材材料科学学中的应应用与发发展学 号：20008500520053指 导 教 师师： 许东利利完 成 日 期期： 220111年6月月6日成 绩：信阳师范范学院XinyyanggNorrmallUniiverrsitty目 录人工神经经网络在在材料科科学中的的应用与与展望学生姓名名：张琦学号：20008500520053化学化工工学院08级应应化专业业课程名称称材料科科学基础础摘 要：
2、人工神神经网络络因其具具有较强强的非线线性问题题处理能能力且容容错性强强而在材材料科学学中得到到广泛的的应用本文对对其在材材料设计计、材料料制备工工艺优化化、塑性性加工、热热处理等等领域的的应用进进行了探探讨，并并对其发发展前景景进行了了展望。关键词：人工神神经网络络；材料料科学；应用；展望The apppliccatiionss annd pprosspeccts of Arttifiicall Neeuraal NNetwworkks iin MMateeriaals SciiencceAbsttracct:Arttifiiciaal NNeurral Nettworrks(ANNN)is
3、s ussed widdelyy inn maaterrialls sscieencee beecauuse it is cappablle oof ddeallingg wiith nonnlinnearr prrobllemss annd oof ffaullttolleraantIn thee paaperr，itts aappllicaatioon tto mmateeriaals dessignn，opptimmizaatioon oof pproccesss paarammeteers，pplassticc prroceessiing，hheatt trreattmennt iis
4、 ssummmariizedd annd tthe proospeectss off ANNN aare disscussseddKeywwordds:arttifiiciaal nneurral nettworrks；mettalllurggicaal iinduustrry；aappllicaatioon；pprosspecct引 言言人工神经经网络1(Arttifiicall Neeuraal NNetwworkks)是是用来模模拟人脑脑结构及及智能特特点的一一个国际际前沿研研究领域域，它具具有独特特的大规规模并行行分布处处理及学学习联想想能力，力力图模拟拟生物神神经系统统2与其其他传统
5、统模型相相比，它它具有以以下独特特的优点点3：较强强的非线线性问题题处理能能力；对对噪声和和不完整整信息具具有低敏敏感性，抗噪噪声能力力好；在在运行过过程中依依动态数数据库对对周围环环境具有有自适应应能力而而自我调调整、完完善、发发展使误误差达到到最小，以以提高运运行精度度；能很很好的完完成多变变量模式式识别；能对过过程实现现在线响响应，在在系统中中可以在在线使用用尽管管网络的的具体类类型很多多，但其其基本类类型都是是由大量量的计算算单元(神经元元)广泛泛相互理理解而构构成的并并行处理理网络由于他他们的综综合特点点和人类类的智能能相似，故故具有大大规模并并行、分分布式存存贮和处处理、自自组织、
6、自自适应的的学习能能力，适适用于处处理需要要同时考考虑许多多因素和和条件的的不精确确和模糊糊的信息息问题，可可以解决决专家系系统和统统计分析析方法不不易解决决的问题题其应应用已渗渗透到模模式信息息处理和和模式识识别、最最优化问问题、信信息的智智能化处处理、复复杂控制制、信号号处理、数数学逼近近映射、感感知觉模模拟、概概率密度度函数估估计、化化学谱图图分析、联联想记忆忆及数据据恢复等等方面4随着研研究的深深入，其其应用将将更加广广泛1人工神神经网络络的概念念与模型型1.1 概念人工神经经网络(Arttifiiciaal NNeurral Nettworrk，简简称ANNN)是是由大量量简单的的称
7、之为为神经元元(Neeuroons)的处理理单元以以某种拓拓扑结构构广泛地地相互联联接而构构成的复复杂的、自自适应、自自组织的的非线性性的动力力学系统统5，具有有学习功功能、记记忆功能能、计算算功能以以及智万万方数据据第4期期徐强，等等：人工工神经网网络在材材料科学学中的应应用与展展望能处处理功能能，并在在不同程程度和层层次上模模仿人脑脑神经系系统的信信息处理理、存储储及检索索功能6他是在在对以人人脑为主主要代表表的生物物神经系系统的组组织结构构和行为为特征进进行研究究的基础础上，试试图通过过模拟人人类神经经系统对对信息进进行加工工、记忆忆和处理理的方式式，设计计出的一一种具有有人脑风风格的信
8、信息处理理系统它更侧侧重于对对人脑某某些特定定功能的的模拟，强强调大量量神经元元之间的的协同作作用通通过学习习的方法法解决问问题是人人工神经经网络的的重要特特征人人工神经经网络按按其结构构不同可可分为：前向多多层前馈馈神经网网络(BBP网)、反馈馈网络(Hoppfieeld网网)、自自组织竞竞争人工工神经网网络(KKohoonenn网)、径径向基函函数网络络(RBBF网)等，尽尽管网络络的具体体类型很很多，但但其基本本类型都都是由大大量的计计算单元元(神经经元)广广泛相互互理解而而构成的的并行处处理网络络。在材料科科学与工工程领域域，BPP网应用用的最为为成功和和广泛，是是对映射射能力和和学习
9、算算法研究究得最为为深入的的网络该神经经网络具具有很强强的自组组织、自自适应、联联想记忆忆及推广广能力，对对有代表表性例子子的学习习和训练练，能够够掌握事事物的本本质特征征，可以以解决许许多问题题1.2模模型人工神经经网络的的模型及及算法，一一般主要要依据网网络的准准确性、自自适应性性、收敛敛性及可可推广性性等四条条。原则进行行选择。人工神神经网络络具有明明显的层层次结构构，它主主要由处处理单元元(神经经元)、联联接权重重、层(输入层层、隐层层和输出出层)、阀阀值和转转移函数数组成等等。输入层层的处理理单元将将输入值值转入相相邻的联联接权重重，隐层层和输出出层的处处理单元元将它们们的输入入值求
10、和和并根据据转移函函数计算算输出值值；联接接权重是是将神经经网络中中的处理理单元联联系起来来，其值值是随各各处理单单元的联联接程度度而变化化；阀值值可使网网络能更更自由地地获取所所要描述述的函数数关系，其其值可为为恒值或或可变值值；转移移函数通通常为非非线性函函数，它它是将输输入的数数据转化化为输出出的处理理单元BP算法法是由两两部分组组成：信信息的正正向传递递与误差差的反向向传播在正向传传播过程程中，输输入信息息从输入入经隐含含层逐层层计算传传向输出出层，每每一层神神经元的的输出作作用于下下一层神神经元的的输入如果在在输出层层没有得得到期望望的输出出，则计计算输出出层的误误差变化化值，然然后
11、转向向反向传传播，通通过网络络将误差差信号沿沿原来的的连接通通路反传传回来修修改各层层神经元元的权值值直至达达到期望望目标2人工神神经网络络在材料料科学中中的应用用在材料科科学研究究中，有有许多问问题的基基本原理理是清楚楚的，但但难以进进行科学学的处理理，无法法建立确确切的数数学模型型由于于人工神神经网络络无需预预先给定定公式的的形式，而而是以实实验数据据为基础础，经过过有限次次迭代计计算而获获得的一一个反映映实验数数据内在在规律的的数学模模型，特特别适合合于研究究材料科科学中复复杂的非非线性问问题人人工神经经网络在在处理规规律不明明显、组组分变量量多的问问题方面面具有特特殊的优优越性2.1在
12、在材料设设计中的的应用在进行材材料设计计时，必必然涉及及材料的的组分、工工艺、组组织和性性能之间间的关系系，但这这些内在在的规律律是非常常复杂的的，往往往不甚明明确，难难以建立立起一定定的数学学模型人工神神经网络络具有强强大的自自适应、自自学习能能力，能能够从已已有的试试验数据据中获取取有关材材料的组组分、工工艺、组组织和性性能之间间的规律律7将材材料的合合金成分分及热处处理温度度作为网网络的输输入，材材料的力力学性能能作为网网络的输输出，来来建立反反映实验验数据内内在规律律的数学学模型，利用用各种优优化方法法实现材材料的设设计东东北大学学的左秀秀荣等人人8利用人人工神经经网络研研究了合合金元
13、素素Cr、MMo、MMn等对对SCMM8222H齿轮轮钢力学学性能的的影响，从从而可以以得到合合金元素素合适的的加入少少量SSMaalinnov等等人一。利利用多层层前馈神神经网络络分析和和预测了了钛合金金中工艺艺参数和和力学性性能的关关系网网络输入入参数为为合金成成分、热热处理参参数和加加工(实实验)温温度，输输出为拉拉伸强度度、屈服服强度、延延伸率、截截面收缩缩率、冲冲击强度度、硬度度、弹性性模量、疲疲劳强度度和断裂裂韧性等等九个重重要的力力学性能能训练练好的网网络可以以预测不不同温度度下钛合合金性能能与工艺艺参数和和热处理理次数之之间的关关系，也可可以对工工艺参数数和热处处理参数数进行优
14、优化顾强生等等人99训用用人工神神经网络络BP模模型得出出任意组组分与强强度之间间的关系系，从而而可快捷捷地寻找找满足工工程设计计指标要要求的最最优配比比甄强强等人10利用改改进后的的人工神神经网络络技术预预报了烧烧结合成成O。一一Siaalonn材料的的相组成成和相的的比例，并并与模式式识别技技术处理理得到的的结果进进行了比比较，在在此基础础上，探探索了合合成O一SiiMonnBN复复合材料料的原料料配比及及合成工工艺条件件张国国英等人人111在试试验的基基础上，采采用人工工神经网网络建立立高cooNi二二次硬化化钢的性能预预测模型型，获得得了满意意的结果果另外外采用模模拟退火火算法对对高c
15、ooNi二二次硬化化钢的性性能进行行了多指指标优化化，从而而为材料料性能的的优化研研究提供供了一条条崭新而而有效的的途径在模糊糊聚类分分析的基基础上，根根据以往往材料的的试验数数据和工工程评定定数据，应应用模糊糊神经网网络模糊糊识别方方法，通通过材料料的化学学成分和和常规力力学性能能确定了了在用压压力容器器缺陷评评定中断断裂韧度度的预测测数据，对对材料断断裂韧度度进行了了分类识识别，结结果与试试验数据据相符，且且与其它它选用原原则和确确定方法法的结果果一致该方法法充分展展示了模模糊神经经网络处处理模糊糊性问题题的卓越越优势，更更接近人人的思维维方式，更更客观准准确地解解决了在在用压力力容器缺缺
16、陷评定定中断裂裂韧度代代用数据据确定的的问题2.2材材料制备备工艺优优化长期以来来，材料料工艺优优化研究究基本上上都是采采用试验验改进，再再试验再再改进的的方式(Triim aand Er-rorr)，经经过多次次反复才才能达到到预期目目的，但但也有可可能失败败近年年来，随随着材料料科学和和计算机机科学尤尤其是人人工神经经网络技技术的发发展，使使得这种种愿望成成为可能能，并在在材料工工艺优化化方面取取得了一一定的进进展董董敏112等等应用一一个362的三三层BPP神经网网络建立立了7115 11铝合金金的性能能预测模模型，网网络的三三个输人人分别是是变形量量、固溶溶时间和和时效时时间，两两个输
17、出出分别是是合金抗抗拉强度度和屈服服强度，训训练样本本和检验验样本的的网络实实际输出出值与相相应的实实验值均均非常接接近，表表明用人人工神经经网络建建立了正正确的描描述71175铝铝金工艺艺号陛能能关系的的模型并在此此基础上上采用遗遗传算法法对其工工艺进行行优化，获获得了满满意的结结果，从从而为材材料工艺艺优化研研究探索索出一条条崭新的的途径2.3在在塑性加加工领域域的应用用对高温塑塑性变形形稳态流流变应力力的研究究，通常常都是采采用数理理统计方方法对试试验数据据进行分分析，并并在其基基础上建建立稳态态流变应应力的数数学模型型，但由由于影响响稳态流流变应力力的因素素很多，用用上述方方法建立立的
18、数学学模型与与复杂的的真实变变形情况况有时相相差甚远远，模型型精度受受到变形形条件的的限制，同同时建模模过程复复杂且工工作量大大，而基基于神经经网络进进行的系系统建模模可以弥弥补这一一本质上上的不足足刘雪雪峰等人人州以GGleeeblee一15500热热模拟试试验机得得到的114200A1一一Li合合金高温温压缩试试验的实实际测量量数据为为基础，根根据BPP人工神神经网络络算法原原理，建建立了AAl一“合金高高温塑性性变形稳稳态流变变应力与与应变速速率和变变形温度度对应关关系的预预测模型型结果果表明，神神经网络络用于稳稳态流变变应力建建模是可可行的，模模型计算算值与实实测值的的误差在在5以以内
19、，完完全能够够满足工工程计算算和实际际变形的的要求，而而传统的的统计模模型计算算误差达达到100，较较好地反反映了实实际变形形过程的的特征李萍等等人旧叫叫在Glleebble一一15000热模模拟试验验机上对对Ti153合金金试样进进行了热热压缩试试验，以以获得不不同应变变、应变变速率和和温度下下材料的的流动应应力，研研究热变变形参数数对Tii一1553合金金流动应应力的影影响研研究结果果表明，热热变形参参数对TTi153合金金的变形形抗力具具有重要要影响，变变形抗力力随温度度的升高高而减小小，随应应变速率率的增加加而增大大，应力力峰值随随温度的的升高和和应变速速率的增增大向应应变增大大的方向
20、向移动在试验验研究的的基础上上，采用用三层BBP神经经网络建建立该合合金高温温变形抗抗力与应应变、应应变速率率和温度度对应关关系的预预测模型型结果果表明，采采用该神神经网络络建立的的本构模模型能够够比较精精确地预预测Tii153合金金的流动动应力，大大大减少少表征材材料流动动行为所所需的试试验，避避免了经经验一半半经验本本构模型型中需要要确定许许多常数数的问题题另外外，将这这一研究究与考虑虑温度场场耦合计计算的热热粘塑性性有限元元模拟软软件相结结合，可可以通过过工艺参参数的优优化控制制成品的的组织和和性能徐强，等等：人工工神经网网络在材材料科学学中的应应用与展展望韩丽琦等等人心川川以热模模拟实
21、验验得到的的数据为为基础，采采用人工工神经网网络对热热轧碳钢钢的变形形抗力值值与变形形温度、变变形强度度和应变变速率之之间的对对应关系系进行了了预测，与与多元非非线性回回归模型型相比，神神经网络络模型具具有更高高的预测测精度。2.4 在热热处理领领域的应应用吴良口到到对目前前人工神神经网络络(ANNN)技技术在材材料热处处理领域域的应用用情况作作了简要要介绍由于材材料热处处理性能能往往受受到合金金元素、热热处理工工艺等因因素的影影响，因因此两者者之间实实际上为为多元的的非线性性函数关关系利利用人工工神经网网络(AANN)中的BBP网络络所建立立起的数数学模型型来描述述两者间间的非线线性函数数关
22、系是是非常适适合的目前，国国内外学学者利用用人工神神经网络络在材料料热处理理领域的的应用主主要有1123|：wGVVermmeullen等等人利用用人工神神经网络络所建立立的数学学模型来来预测钢钢的端淬淬硬度曲曲线，收收集一定定数量的的端淬曲曲线作为为训练用用数据，利利用BPP网络训训练后建建立起的的数学模模型，将将未参加加训练的的钢种的的化学成成分作为为输人，预预测其端端淬硬度度曲线PJJvaandeer WWolkk等人在在运用人人工神经经网络来来预测含含钒钢的的CCTT图方面面进行了了研究，利利用所建建立的模模型来预预测合金金元素含含量的变变化对CCCT图图中相变变开始线线和相变变结束线
23、线的影响响，目前前在预测贝氏体体的相变变温度上上还有较较大的误误差，尚尚有许多多工作要要做RRGSonng等人人【244o采用用ANNN结合遗遗传算法法研究了了热处理理工艺对对71775铝合合金的力力学性能能的影响响，结果果表明理理论预测测和实验验结果吻吻合3 结论论近年来，人人工神经经网络理理论及其其在材料料科学中中应用的的研究受受到了国国内外众众多学者者的青睐睐，目前前，人工工神经网网络在以以下几个个方面的的发展非非常迅速速：1)将模模糊算法法和人工工神经网网络两者者结合起起来构建建模糊神神经网络络系统；2)基于于遗传算算法和模模拟退火火算法的的人工神神经网络络系统；3)将专专家系统统和人
24、工工神经网网络结合合起来的的智能专专家网络络系统；4)扩大大人工神神经网络络在材料料科学中中的应用用领域当然，人人工神经经网络作作为唯象象的“隐式”知识表表达形式式，在揭揭示材料料制备过过程的机机理及解解决确定定性知识识方面，不不能代替替传统的的材料研研究方法法必须须将人工工神经网网络与传传统的材材料研究究方法相相结合来来探求材材料科学学中存在在的问题题参考文献献1 曾令可，贺贺海洋，孙孙宇彤，等等材料料设计中中神经网网络结构构及有关关参数的的选取J佛山陶陶瓷，119999(3)：36.2 艾立群人工神神经网络络在钢铁铁工业中中的应用用J钢铁铁研究学学报，119977，9(4)：60633 王
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