首页 期刊 工程科学与技术 基于回归和神经网络的NdFeB磁性能融合预测模型 【正文】

基于回归和神经网络的NdFeB磁性能融合预测模型

作者:胡旺; 李志蜀; 连利仙; 刘颖 四川大学; 计算机学院; 四川; 成都; 610065; 四川大学; 材料科学与工程学院; 四川; 成都; 610065
融合预测模型   回归   神经网络   均匀设计   永磁合金  

摘要:为了进一步提高纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能预测模型的精度和扩大适用范围,根据组合优化理论对均匀设计试验建立的纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能的回归预测模型和神经网络预测模型进行了组合优化,提出了一种融合预测模型.结果表明,融合预测模型的精度最高,神经网络模型次之,而回归模型精度最低.融合模型的最大相对误差为2.2%,可以用于纳米复相NdFeB系永磁合金的成分优化设计.验证实验表明该模型具有很好的适应性.

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