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J-GLOBAL ID：201602207758543693   整理番号：15A1319474

ニューラルネットワークに基づく液体銅への紅柱石耐火物侵食抵抗の予測【Powered by NICT】

Prediction of the Andalusite Refractories Erosion Resistance to Liquid Copper based on Neural Network

著者 (3件)： Zhang Zhejian (Coll. of Materials & Mineral Resources,Xi’an Univ. of Aechitecture and Technol., Xi’an) ,  Wu Zhihong (Coll. of Materials & Mineral Resources,Xi’an Univ. of Aechitecture and Technol., Xi’an) ,  Li Kun (Coll. of Materials & Mineral Resources,Xi’an Univ. of Aechitecture and Technol., Xi’an)
資料名： Guisuanyan Tongbao  (Guisuanyan Tongbao)
巻： 34  号： 7  ページ： 2019-2023  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2439A  ISSN： 1001-1625  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： アンダルサイトに基づく耐火物の液体銅のエロージョン抵抗を推定するモデルは,ニューラルネットワークのBPアルゴリズムを用いて確立した。ANNモデルは,実験を通して試料の浸食領域サイズに応じて訓練した。入力パラメータと出力パラメータ間の非線形関係を決定し,紅柱石に基づく耐火物の液体銅のエロージョン抵抗を推定するモデルを完成させた。紅柱石の新しい割合,ボーキサイトの新しい割合と他の性能パラメータをもつ試料の焼結侵食面積はモデルを用いて予測した。予測と試験データの結果は良く一致した。耐火物の性能を推定するための非常に効果的な方法を見出した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 焼結 ,  *耐火物 ,  *ニューラルネットワーク ,  *浸食 ,  ボーキサイト ,  *銅
準シソーラス用語： 試験データ ,  BPアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 耐火物  (YC04030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  銅 ,  紅柱石 ,  耐火物 ,  侵食 ,  予測