分子的结构活性相关性分析神经网络模拟器:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)的开发(6)—机械结构用Cr-Mo钢，Ni钢，Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的力学性能的估计—

Journal of Chemical Software Pub Date : 2001-12-01 DOI:10.2477/JCHEMSOFT.7.179

朋子福田, 澄恵田島, 高利松本, 雲兵長嶋, 治夫細矢, 智夫青山

{"title":"分子的结构活性相关性分析神经网络模拟器:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)的开发(6)—机械结构用Cr-Mo钢，Ni钢，Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的力学性能的估计—","authors":"朋子福田, 澄恵田島, 高利松本, 雲兵長嶋, 治夫細矢, 智夫青山","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.7.179","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"機械構造用材料の力学的性質の測定精度および効率を向上させるために、３層パーセプトロン型のニューラルネットを用いて、機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の降伏点、引っ張り強さ、伸び、絞り、衝撃値、硬さについての推定を行った。機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質は、伸びの推定を除けば、その化学的成分のみを入力することで、ほぼ実験精度内での推定が可能であることがわかった。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2001-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"4","resultStr":"{\"title\":\"分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(6)― 機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質の推定 ―\",\"authors\":\"朋子福田, 澄恵田島, 高利松本, 雲兵長嶋, 治夫細矢, 智夫青山\",\"doi\":\"10.2477/JCHEMSOFT.7.179\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"機械構造用材料の力学的性質の測定精度および効率を向上させるために、３層パーセプトロン型のニューラルネットを用いて、機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の降伏点、引っ張り強さ、伸び、絞り、衝撃値、硬さについての推定を行った。機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質は、伸びの推定を除けば、その化学的成分のみを入力することで、ほぼ実験精度内での推定が可能であることがわかった。\",\"PeriodicalId\":205210,\"journal\":{\"name\":\"Journal of Chemical Software\",\"volume\":\"7 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2001-12-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"4\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of Chemical Software\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.179\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Chemical Software","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.179","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 4

摘要

为了提高机械结构用材料力学性能的测量精度和效率，采用三层感知器型神经网络，使机械结构用Cr-Mo钢、Ni钢、Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的屈服点、拉伸点对强度、伸长、光圈、冲击值、硬度进行了推测。机械结构用Cr-Mo钢、Ni钢、Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的力学性质，除了伸长推测外，仅输入其化学成分，就可以在实验精度内进行大致的推测。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(6)― 機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質の推定 ―

機械構造用材料の力学的性質の測定精度および効率を向上させるために、３層パーセプトロン型のニューラルネットを用いて、機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の降伏点、引っ張り強さ、伸び、絞り、衝撃値、硬さについての推定を行った。機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質は、伸びの推定を除けば、その化学的成分のみを入力することで、ほぼ実験精度内での推定が可能であることがわかった。

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

Journal of Chemical Software

自引率

0.00%

发文量