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本发明提供了一种基于神经网络的烧结SmCo磁性能预测方法及系统,涉及磁性材料和机器学习应用技术领域。本发明以烧结SmCo永磁体的成分和工艺参数,准确预测烧结SmCo永磁体的磁性参数,成分包括Zr、Cu和Sm元素的重量百分含量,工艺参数主要包括固溶温度、固溶时间、烧结温度、二次烧结温度、二次烧结时间、预时效温度、预时效时间和时效温度。综合成分和工艺参数,来预测磁体的剩磁、矫顽力、最大磁能积和方形度这四个核心性能参数。基于前馈传递和反向传播的原理,构建人工神经网络模型,并在此基础上,优化激活函数和训
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112259176 A
(43)申请公布日 2021.01.22
(21)申请号 202011145672.3
(22)申请日 2020.10.23
(71)申请人 北京航空航天大学
地址
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