基于神经网络的Zr-Al-Ni-Cu非晶体系形成能力的预测  

Forecasts Zr-Al-Ni-Cu Amorphous System Glass Forming Ability Base on Neural Network

作　　者：王丹[1] 张辉[1] 张国英[1] 何君琦[1] 

机构地区：[1]沈阳师范大学物理科学与技术学院,辽宁沈阳110034

出　　处：《沈阳师范大学学报（自然科学版）》2007年第3期319-322,共4页Journal of Shenyang Normal University:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50571071)

摘　　要：利用神经网络对Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的各个元素成分以及过冷液相区ΔTx和约化玻璃转变温度Trg的样本进行了分析,建立Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的形成能力预测模型.并利用约化玻璃转变温度Trg与非晶形成能力的关系对Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的形成能力进行了预测.Artificial neural network is used to analyze the swatch of Zr-Al-Ni-Cu amorphous system composition, the supercooled liquid regions ΔTx and the reduced glass transition temperature Trg, to construct the model of Zr-Al-Ni-Cu amorphous system forming ability. The glass forming ability in Zr-Al-Ni-Cu amorphous system is forecasted by the relationship between the reduced glass transition temperature Trg and glass forming ability.

关 键 词：非晶 神经网络 非晶形成能力 

分 类 号：TG139[一般工业技术—材料科学与工程]