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人工神经网络预测镁基储氢合金电极的循环放电性能

时间:2021-12-10 12:23:57 数理化学论文 我要投稿

人工神经网络预测镁基储氢合金电极的循环放电性能

利用人工神经网络(ANN)预测了镁基储氢合金电极的循环放电性能.以合金电极1~5次的循环放电容量作为网络输入来预测后续的循环放电容量.采用LM算法,用Mg0.8Ti0.1M0.1Ni(M=Al,Cr,Cu,Fe,Si,V,Zn,Zr,B,Mn)合金电极的循环放电实验数据对网络进行训练.结果表明,建立的网络模型能准确预测合金电极的6~20次的循环放电容量.采用循环寿命为45~80次的Mg0.9-xTi0.1PdxNi(x=0.04,0.06,0.08,0.1)合金电极的实验数据对网络的泛化性能进行测试,测试结果和实验结果基本一致.表明所建立的人工神经网络模型具有较好的泛化性能,能够准确预测镁基储氢合金电极的循环放电性能.

作 者: 朱云 江玲丽 田琦峰 向建敏 吴元欣 ZHU Yun JIANG Ling-li TIAN Qi-feng XIANG Jian-min WU Yuan-xin   作者单位: 朱云,江玲丽,向建敏,吴元欣,ZHU Yun,JIANG Ling-li,XIANG Jian-min,WU Yuan-xin(武汉工程大学化工与制药学院,湖北,武汉,430073)

田琦峰,TIAN Qi-feng(武汉工程大学化工与制药学院,湖北,武汉,430073;中国科学院大连化学物理研究所,辽宁,大连,116023) 

刊 名: 化学与生物工程  ISTIC 英文刊名: CHEMISTRY & BIOENGINEERING  年,卷(期): 2008 25(9)  分类号: O646.54  关键词: 人工神经网络   镁基储氢合金   LM算法