人工神經網絡預測鎂基儲氫合金電極的循環(huán)放電性能

利用人工神經網絡(ANN)預測了鎂基儲氫合金電極的循環(huán)放電性能.以合金電極1～5次的循環(huán)放電容量作為網絡輸入來預測后續(xù)的循環(huán)放電容量.采用LM算法,用Mg0.8Ti0.1M0.1Ni(M=Al,Cr,Cu,Fe,Si,V,Zn,Zr,B,Mn)合金電極的循環(huán)放電實驗數(shù)據(jù)對網絡進行訓練.結果表明,建立的網絡模型能準確預測合金電極的6～20次的循環(huán)放電容量.采用循環(huán)壽命為45～80次的Mg0.9-xTi0.1PdxNi(x=0.04,0.06,0.08,0.1)合金電極的實驗數(shù)據(jù)對網絡的泛化性能進行測試,測試結果和實驗結果基本一致.表明所建立的人工神經網絡模型具有較好的泛化性能,能夠準確預測鎂基儲氫合金電極的循環(huán)放電性能.

作 者： 朱云 江玲麗 田琦峰 向建敏 吳元欣 ZHU Yun JIANG Ling-li TIAN Qi-feng XIANG Jian-min WU Yuan-xin   作者單位： 朱云,江玲麗,向建敏,吳元欣,ZHU Yun,JIANG Ling-li,XIANG Jian-min,WU Yuan-xin(武漢工程大學化工與制藥學院,湖北,武漢,430073)

田琦峰,TIAN Qi-feng(武漢工程大學化工與制藥學院,湖北,武漢,430073;中國科學院大連化學物理研究所,遼寧,大連,116023) 

刊 名： 化學與生物工程  ISTIC 英文刊名： CHEMISTRY & BIOENGINEERING  年，卷(期)： 2008 25(9)  分類號： O646.54  關鍵詞： 人工神經網絡   鎂基儲氫合金   LM算法  

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