材料数据库和新材料的设计课件

1、材料工程计算机技术应用材料物理与化学系第六章、材料数据库和新材料的设计第六章、材料数据库和新材料的设计6.1数据库系统的组成与结构 . 6.2材料科学与工程数据库 . 6.3专家系统 . 6.4人工神经网络技术 .6.5人工神经网络在材料科学中的应用 .6.1数据库系统的组成与结构6.1.1数据库系统概述 .6.1.2数据库管理系统 .6.1.3数据库系统结构. 6.1.4数据库数据主要特征. 6.1.5工程数据库的应用. 6.1.1数据库系统概述在计算机的三大应用（科学计算、数据处理与过程控制）中，数据处理所占比重约为70%左右。数据和信息在现代社会中的重要性，迫切需要改善数据的分散管理、分

2、散应用的状况，即把数据和数据的定义集中统一地管理起来，由用户按照自己的需要分别加以应用，这就导致了数据库管理技术的产生和发展。数据库人们为解决特定的任务，以一定的组织方式长期存储在计算机内、可共享的大量相关的数据集合。 6.1.1数据库系统概述数据管理的发展人工管理文件管理数据库管理 特点：数据与程序没有独立性；数据不能长期保存；只有程序的概念，没有文件的概念；系统中没有对数据进行管理的软件。 数据与程序之间有设备独立性，程序只需用文件名访问数据，不必关心数据物理位置。数据冗余度大，缺乏数据独立性，无集中管理 是通用化的相关数据集合，它不仅包括数据本身，而且包括数据之间的联系。数据具有高度独立

3、性和共享性，操作方便。6.1.2数据库管理系统 数据库管理系统（Database Management System）DBMS）负责数据库管理和维护的软件系统 ，对数据库中数据的各种操作提供一种共用的方法，接受并完成用户提出的访问数据库的各种请求，负责数据库的建立、操纵、管理和维护。使数据库成为方便用户共享使用的资源，并提高数据的安全性、完整性和可用性。 数据库数据库引擎数据库描述操纵语言数据库管理控制程序数据库服务程序查询工具报表工具. .应用程序应用程序用户数据库管理系统（DBMS）应用数据库数据库管理系统模式1层次型：一棵倒置的树 太原理工大学建筑学院机械学院材料工程学院水利学院机械制造

4、机械设计材料加工冶金工程一班二班一班二班一班二班一班二班校院系班三班数据库管理系统模式3关系型：关系数据形式上是一个二维表（table），表描述了一类应用对象的实例状态。关系型数据库管理系统由于其容易使用的特点，它的出现促进了数据库的小型化和普及 。在微型计算机上应用的DBMS主要有Dbase，FoxBASE，UNIFY，INFORMIX，Access，ORACLE和DB2 等。班级姓名性别出生年月学号材化0601张三男1987/7830721材化0601李四男1988/12830722材化0601赵五男1987/3830723材化0601王英女1987/9830724材化0601刘六男198

5、6/2830625材化0601陈苹女1987/108306266.1.3数据库系统结构数据库的组成：（l）数据库一个结构化的相关数据的集合，包括数据本身和数据间的联系。它独立于应用程序而存在，是数据库系统的核心和管理对象。（2）物理存储器保存数据的硬件介质，如磁盘、光盘等大容量存储器。（3）数据库软件负责对数据库管理和维护的软件。具有对数据进行定义、描述、操作和维护的功能，接受并完成用户程序及终端命令对数据库的不同请求，并负责保护数据免受各种干扰和破坏。数据库软件核心就是DBMS。数据库系统的三级模式结构 用户逻辑结构整体逻辑结构物理存储结构6.1.4数据库数据主要特征（l）数据共享数据库的数

6、据可供多个用户使用，在同一时刻不同的用户可以同时存取数据而互不影响。（2）数据独立性在数据库系统中，应用程序不再同存储器上的具体文件相对应，每个用户所使用的数据有其自身的逻辑机构。（3）减少数据冗余数据集中管理，统一进行组织、定义和存储，避免了不必要的冗余和数据的不一致性。（4）数据的结构化整个数据库以适当的形式结构而成，用户可以通过不同的路径存取数据以满足用户的不同需要。（5）统一的数据保护功能对用户使用数据进行严格的检查。 6.1.5工程数据库的应用工程数据库适合于CAD（计算机辅助设计）/CAM（计算机辅助制造）,计算机集成制造（CIM）等工程应用领域中的数据库。它又称CAD数据库、设计

7、数据库、技术数据库和设计自动化数据库。工程数据库系统的建立包括两项重要工作：1）选择一个适应工程应用的数据库管理系统作为工程数据库系统的开发平台；2）将工程数据映像成数据库管理系统支持的数据模型，利用数据库管理系统提供的数据定义语言和数据操纵语言，设计数据库结构，提供操纵数据库数据的用户界面。 6.2材料科学与工程数据库 6.2.1材料数据库的发展 .6.2.2材料数据库的应用举例 .6.2.1材料数据库的发展材料数据的特点数据量庞大。目前世界上已有的工程材料就有数十万种，各种化合物达几百万种。材料的成分、结构、性能及使用等构成了庞大的信息体系，而且这一体系还在不断更新、扩充。材料数据库的发展

8、趋势使用计算机辅助选材（CAMS）与CAD/CAM的结合更加紧密，成为当今发展的必然趋势。在新材料研制工作中，成分设计和工艺优化具有巨大的潜力。如果对所有可能的成分组合或工艺路线都进行实验，则将耗费大量的人力、物力和时间，而如果利用材料数据库和其他信息处理技术，则有可能减少研制工作量、缩短研究周期、降低成本和提高效率。 以计算机为支撑的材料性能数据库优点：存储信息量大，存取速度快；查询方便，不仅可以由材料查性能（顺查），而且可以由性能查材料（反查）；通过对不同材料的性能数据的比较，可以实现选材或材料代用；使用灵活，可以随时输入新材料的最新数据，也可对原有材料的数据及时地修改和补充；功能强，可以

9、自动进行单位转换，可以将数据以图形表示，可以获得派生数据；应用广泛，可以与CAD、CAM配套使用，实现计算机辅助选材，也可以与知识库及人工智能技术相结合构成材料性能预测或材料设计专家系统。材料数据库国际发展现状美国是世界上数据库开发和应用最发达的国家，目前它所拥有的数据库无论数量还是规模都居首位。以美国国家标准局为例就建有数十个各类数据库，其中材料数据库占有很大的比例。它的晶体数据中心，采用X射线、中子衍射和电子衍射等方法测得并收集了10万个晶体数据，包括了金属、无机非金属和有机材料。此外，它还建有材料力学性能数据库、金属弹性性能数据中心和金属扩散数据中心等，它的许多数据库在国内外具有很高的权

10、威性。由于数据库的涉及面广，常常由几个单位甚至几个国家联合建库。美国国家标准局的许多材料数据库就是分别与美国金属学会、陶瓷学会、腐蚀工程师协会及能源部合作建立的。欧洲热力学数据科学学会包括英、法、德、瑞士等欧洲国家，合作开发了无机和冶金热力学系统，该数据库可用于热力学计算和材料科学领域。材料数据库国内发展现状 20世纪80年代以来，我国在数据库技术方面有了很大发展： 材料数据库有北京科技大学等单位联合建立的材料腐蚀数据库； 武汉材料保护研究所建立的磨损数据库； 北京钢铁研究总院建立的合金钢数据库； 航空航天部材料研究所建立的航空材料数据库； 中国科学院长春应用化学研究所的稀土材料数据库； 清华

11、大学材料研究所等单位在1990年联合建成新材料数据库，包括新型金属和合金、精细陶瓷、新型高分子材料、先进复合材料和非晶态材料5个子库。这个系统采用先进的Oracle关系型数据库管理系统，数据库主要内容为材料牌号、产地、材料成分、技术条件、材料等级、性能及评价等。数据库由单机版向网络版发展，材料科学和工程人员可以更方便地实现材料数据库、文献资料的共享，很大程度上改变了他们的科研工作方式。 6.2.2材料数据库的应用举例1、用PC一PDF检索系统分析PVD表面涂层PDF(Powder Diffraction File)卡事先在一定的规范条件下对所有已知的晶体物质进行X射线衍射，获得一套各种晶体物质

12、的标准X射线衍射花样图谱，建成卡片形式的数据库。 1938年由Hanawalt等人提出，公布了上千种物质的X射线衍射花样，并将其分类，给出每种物质三条最强线的面间距索引。从美国材料实验学会（ASTM）在1941年出版第一卷PDF到2001年11月止，X衍射PDF卡片已多达47卷、87500张，而且PDF卡片的数量每年还在不断地更新和增加。 1969年起，由ASTM和英、法、加拿大等国家的有关协会组成国际机构的“粉末衍射标准联合委员会”，负责卡片的搜集、校订和编辑工作，所以，以后的卡片成为粉末衍射卡，简称PDF卡，目前PDF卡片已成为X衍射相分析必不可少的、最权威的工具。 PC一PDF检索系统通

13、常人工检索PDF卡片效率低，漏检率高。早在1962年，人们就开始采用计算机处理PDF卡片。现在使用的PDF计算机检索系统由美、英、法和加拿大等国参加的粉末衍射标准联合委员会组织开发，采用WINDOWS界面，使用极为方便快捷。 分析对象工艺过程沉积工艺为：预抽真空20min，预轰击清洗15min， TiN离子镀沉积30min后冷却出炉。为研究不同镀覆工艺参数的影响，实验中分别改变了负偏压（100300V）、靶电流（3580A）和氮分压（0.51.5Pa)。分析W6Mo5Cr4V2高速钢TiN多弧离子PVD涂层相组成根据涂层厚度在23m范围，可以初步判断X射线衍射图谱为基体的衍射峰和涂层的衍射峰的

14、叠加。根据Fe-Ti相图，Ti在Fe中溶解度小，稳定化合物只有TiFe和TiFe2两种，分析得出优先形成TiFe。根据Ti-N相图，在PVD的温度下可能形成的稳定相有-Ti、Ti2N及TiN，除此外，还可能出现非平衡相。检索出的Ti-N和Fe-Ti化合物卡号 检索出的Ti2N PDF卡片 TiN涂层试样X射线衍射图谱及物相分析 结合该PVD工艺条件和PDF卡片对试样的X衍射图谱进行分析，得出该TiN涂层表面主要有TiN、Ti2N、TiN0.26、FeTi相采用计算机PDF检索系统，大大提高了检索效率。X衍射图谱计算机分析系统有了PDF卡片检索数据库，结合相分析软件可在获得X射线衍射谱后，利用数

15、据库来对照分析，迅速准确对物相进行分析。Philips公司为此开发出了PC-IDENTIFY X衍射图谱计算机分析系统，该分析系统将各衍射峰的值与各个可能存在物相的d值逐个进行比较，最终输出分析结果。 6.2.2材料数据库的应用举例2、二元相图数据库系统为了研究合金组织与性能之间的关系就必须了解合金中各种组织的形成及变化规律。合金相图正是研究这些规律的有效工具。合金相图用图解的方法表示金属系中合金状态、温度和成分之间的关系。利用相图可以知道各种成分的合金不同温度下有哪些相，各相的相对含量、成分以及温度变化时可能发生的变化。掌握相图的分析和使用方法，有助于了解合金的组织状态和预测合金的性能，也可

16、按要求来研究新的合金。长期以来，在生产实践中，人们通过各种方法测定得到了大量的二元、三元相图，希望对这些相图系统的收集、管理和利用，使之为新材料的研究、新工艺的开发提供有效的工具。计算机数据库系统为相图的管理提供了必要的条件。美国金属学会（ASM）、美国国家标准局（NIST）通过在世界上征集和其他各种渠道，收集了最完整的相图资料，开发出了相图数据库系统，包括二元合金相图数据库系统和三元合金相图数据库系统等。该系统目前有4700余幅二元合金相图，是目前世界上最完整和最权威的二元合金相图来源。可通过网络查询或下载相图数据库资源。通过二元合金相图计算机数据库系统界面菜单选择，可很方便地查找所需合金相

17、图和其他如合金相结构、晶体结构、最大溶解度、熔点等资料。 数据库检索出的Ti-N二元相图 相图数据库帮助系统 6.2.2材料数据库的应用举例3、现代网络数据库及估算20世纪80年代以来，世界上几乎所有的发达国家都已经相继建成了国家级的科研和教育计算机网络，在此基础上互联成覆盖全球的国际性学术计算机网络。材料热力学模拟软件和物性网络估算系统发展很快，FACT（Facility for the Analysis of Chemical Thermodynamics)的网络模拟程序提供了未来用网络计算机进行热力学计算和开发的基本模式。FACT在Intemet网络上进行了大量的开发工作，收集并整理了有

18、关Intemet网络无机热化学网络地址，形成了一个虚拟的无机热化学中心。这些网上资源无疑对材料研究和应用提供了极为有用的帮助。FACT网上数据库功能在FACT的网上用得最多的应用程序有Compound-Web，Reaction-Web，Equilib-Web,Phasediagram-Web和Aqua-Web等。 例如，利用Reaction-Web应用程序，可计算H、G、S、CP、A等热力学函数；利用ComPound-Web应用程序，可获得有关化合物的重要数据。 化合物模块中有超过5000个化合物的热力学数据（焓、熵、热容、热导、密度、膨胀系数等）；溶液模块中有超过100个非理想溶液的数据库；

19、化学反应模块有大量用于计算化学反应的数据和多元多相平衡；相图模块可计算二元化合物相图，进行二元系相图优化和三元交互系相图计算等。FACT网站主页 FACT交互工具包介绍主页 FACT交互免费查询页面FACT ComPound-Web搜索结果FACT相图搜索结果FACT查询出的 Al2O3与SiO2相图http:/www.crct.polymtl.ca/fact/index.php?Intel网常用材料数据库资源一个有关材料的综合数据库，包括热塑性树脂和热固性树脂等高分子材料，铝和铜等金属材料，陶瓷，半导体以及其他一些工程材料的性能。 /polymers由 CRC 出版公司提供的高分子性能数据库

20、。该数据库的用户界面非常友好，这是用户可以通过聚合物的名称、性能、商品名以及用途为、关键字来检索所需要的高分子材料的性能数据。一些主要材料性能数据库:6.3专家系统6.3.1专家系统的历史和发展. 6.3.2专家系统的工作原理. 6.3.3专家系统的类型.6.3.4典型专家系统分析. 6.3.1专家系统的历史和发展背景专家系统（expert system ），是人工智能研究领域中最活跃、最具实用价值的应用领域之一 。定义专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验的计算机程序系统，它能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。 发展产生在20世纪60年代，用于根据化合物的分

21、子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构；20世纪70年代，专家系统趋于成熟。广泛应用于医疗、自然语言处理、数学、教学、地质学等多个领域 。 专家系统的优点(1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。(2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。(3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。(4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。(5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经

22、验和更强的工作能力。(6)专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。6.3.2专家系统的工作原理组成一个完整的专家系统通常由知识库、工作数据库、推理机、知识获取机制、解释机制和人机接口六个部分组成。组成部分的功能 （l）知识库是用于存放领域专家提供的专门知识。（2）工作数据库 它主要由问题的有关初始数据和系统求解期间所产生的中间信息组成。 （3）推理机 一个专家系统中的推理机所要解决的问题是如何选择和使用知识库中的知识，并运用适当的控制策略进行推理来实现问题的求解。 6.3.2专家系统的工作原理（4）知识获取机制 为了实现专家系统的自我学习，在系统使用过程中能自动获取知识，不断完善扩

23、大现有系统功能。（5）解释机制 专家系统在同用户的交互过程中，回答用户提出的各种问题 。（6）人机接口 实现系统与用户之间的双向信息转换，即系统将用户的输入信息翻译成系统可接受的内部形式，或把系统向用户输出的信息转换成人类所熟悉的信息表达方式。工作过程 根据用户提出的目标，以综合数据库为出发点，在控制策略的指导下，由推理机运用库中的有关知识，通过不断的探索推理以实现目标的求解。 6.3.3专家系统的类型按照工程中求解问题的性质不同，专家系统主要可分为以下几种类型：（l）解释专家系统 这是通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的含义，如图像分析、化学结构分析和信号解释等。（2）预测专家系统

24、它的任务是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况，如气象预报、人口预测、经济预测、军事预测等。（3）诊断专家系统 其任务是根据观察到的情况来推断某个对象机能失常（即故障）的原因。诊断专家系统的例子特别多，如医疗诊断、电子机械和软件故障诊断以及材料失效诊断等。（4）设计专家系统 其任务是根据设计要求，求出满足设计问题约束的目标配置。设计专家系统涉及电路设计、土木建筑工程设计、计算机结构设计、机械产品设计和生产工艺设计等。6.3.3专家系统的类型（5）规划专家系统 规划专家系统的任务是找出能够达到给定目标的动作序列或步骤。规划专家系统可用于机器人规划、交通运输调度、工程项目论证、通

25、信与军事指挥以及农作物施肥方案等。（6）监视专家系统 其任务是对系统、对象或过程的行为进行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有的行为进行比较，以便发现异常情况，发出警报。这种系统可用于核电站的安全监视等。（7）控制专家系统 控制专家系统的任务是自适应地管理一个受控对象的全面行为，使之满足预期的要求。空中交通管制、商业管理、作战管理、自主机器人控制、生产过程控制和生产质量控制等都是控制专家系统的潜在应用方面。6.3.4典型专家系统分析1、热处理工艺专家系统热处理工艺专家系统可根据用户提供的零件信息自动推理出最适当的热处理工艺，并确定相应的保温温度和时间等参数；在得到用户调整后，系统自动绘制出热

26、处理工艺卡，并将工艺卡中的有关信息存储，以便以后需要时进行使用和研究。 各功能子模块所实现的目标 （l）信息输入模块 接受初始的零件信息、热处理后的性能要求和厂方的生产条件，并将这些信息以一定的设计结构形式存储于动态数据库中。（2）方案推理及参数选择模块 根据用户输入的信息，推理出适当的热处理方式，选择出合适的温度和时间等参数。（3）方案及参数调整模块 用户可以任意修改方案、改变参数，以获得用户最满意的热处理方案和参数。（4）绘图打印模块模块 依据系统的推理结果，绘制出相应的热处理工艺曲线，制订出相应的热处理工艺卡，并可以打印方式输出。（5）知识库管理模块 用于实现专家系统知识库的维护、完善和

27、补充。（6）系统管理模块 完成方案确定过程中的辅助功能，主要包括：推理过程中显示帮助信息，存取有关初始化信息及最终推理结果。知识库构成系统的知识库由事实库、规则库和实例库组成，包括金属材料数据库（含常用钢铁材料的牌号、化学成分、相变临界点、物理性能、力学性能、用途、热处理工艺方法、国际标准组织以及美、俄、日、德、法、英、瑞典等国外材料对照牌号等技术资料），热处理工艺数据库（含各种热处理及表面处理的工艺规范、所用的设备和应用场合等技术资料），典型 零件数据库（含常用零件的选材、性能要求、热处理工序、工艺及设备等技术资料）。方案推理策略热处理工艺的加热温度一般根据工艺类型取工件材料的临界温度Ac1

28、、Ac3和Acm为参考依据； 保温时间受工艺类型、工件材料、性能要求、形状尺寸和加热设备、装炉量、入炉方式等诸多因素的影响，系统根据经验公式计算的方法来确定保温时间； 冷却方式根据工件材料的等温转变曲线和连续冷却转变曲线，结合各种冷却介质的冷却特性及所要得到的性能等因素来确定。 系统的推理采用基于规则的推理和基于事例的推理 ：规则推理用于制定符合一般经验规则的热处理工艺或系统典型零件数据库中所没有的较复杂的热处理工艺；事例推理是参考系统典型零件数据库中已有的实例制订工艺。规则推理的方法以用户选择输入的有关零件的初始信息为条件，搜索金属材料数据库或热处理工艺数据库，得到与之匹配的粗略的工艺信息供

29、用户选择或确认，然后以此条件再次搜索金属材料数据库或热处理工艺数据库，得到较精确的工艺信息，如此多次搜索，最终得到推理结果，经用户调整确认后，即形成正式的工艺文件。采用这种逐步细化的推理方式，可以增强用户输入信息的目的性，缩小搜索范围，提高推理速度。推理的步骤：l）用户选择输入工件的类别（如轴类、齿轮类等），系统把可能适用的材料提供给用户选择（用户可进一步查询每种材料的相关资料）。如果系统不能提供可选择材料，即请用户输入。2）用户确定工件材料后，系统提供各种可能的热处理方法供用户选择。这些热处理方法包括热处理各工序及所得到的力学性能，同样，用户也可输入系统没有提供的工艺。3）用户确定热处理方法

30、后，系统提示用户输入工件的有效厚度，选择热处理设备类型、装炉方式、装炉量等，给定热处理要求（如渗碳层深度度、表面碳浓度等）。如果用户忽略这些参数，则采用系统默认值。4）系统根据用户给定条件从知识库中取得加热温度、冷却方式等工艺参数计算出保温时间，并以工艺卡或工艺曲线的形式提供该工件的热处理工艺。5）用户确认或修改该工艺后，系统可打印出工艺卡或工艺曲线作为工艺文件，也可以存入典型零件数据库，从而补充一个新的实例。6.3.4典型专家系统分析2、钢超精淬透性控制系统为解决钢材淬透性波动大的问题，瑞典OVAKO公司开发了淬透性预测和控制系统，将用户的淬透性要求同炼钢工艺过程的淬透性控制联系起来，使钢厂

31、能够按用户的要求提供具有指定淬透性的钢材。该系统是在对大量钢种的实测淬透性曲线进行多重回归后，考虑残余元素的作用等问题，在建立计算淬透性曲线的方程的基础上建立了自己的回归模型和预测系统。他们分析了渗碳钢、淬火回火钢的端淬实验数据。对于每一类钢分别建立回归模型。回归模型是建立在分别采用相加和相乘模型的回归分析的基础上。这些模型包括了所有合金元素和常存残余元素。 淬透性预测 回归模型模型的基本形式为HV= f（C,Si,Mn,P,S,Cr,Ni,Mo,V,Cu,）该模型考虑了合金元素对不同端淬距离处的淬透性贡献的差别，对每个端淬距离建立了两个回归方程。预测精度用计算值同实测值的差值的标准差（Sv）

32、来衡量。Sv是化学分析精度（钢液分析Sl）、回归模型的计算偏差值（Sm）和端淬实验总偏差值（Sj）的函数： Sv2 =Sl2+Sm2+ Sj 2 完整的淬透性预测和控制专家系统 SKF公司还进一步运用计算机技术使该系统具有反向预测功能，即根据所要求的淬透性确定钢的化学成分。系统通过软件模块和过程计算机直接同铁合金选料配料装置和钢包炉相互联系起来。每当钢液的化学成分变化时，系统和炼钢操作之间当即发生相互联系。开始时，根据对钢的化学成分的要求确定碳和其他合金元素的起始值。所有钢液取样立即进行分析。过程计算机立即将分析所得化学成分输入淬透性控制模块。淬透性控制模块再次通过同技术标准的对照，确定应该对

33、钢液进行的调整。 淬透性指标控制方法用户根据自己产品特点和对钢的淬透性的要求，在所需钢种的淬透性带内，规定三个特征点的硬度值。 公司接到用户订货后，首先通过本系统的离线淬透性控制模块，对用户提出的要求进行初步验算，即确认所提淬透性要求是处于所提钢种的淬透性带之内，然后即可进行生产。 通过这种超精淬透性控制技术，成品钢的淬透性曲线相当稳定。对大多数通用渗碳钢来说，在任一端淬距离上的硬度对规定值的偏离不大于10HV，大大提高了产品的精度和产品的一致性。6.3.4典型专家系统分析3人工智能专家系统在复合材料设计的应用在复合材料设计中，材料选择专家系统将有关材料及它们的特性的数据处理并储存在一个数据库

34、系统里，有关纤维增强复合材料的生产技术也被作为规则和事实记录于数据库系统中。使用者就可以通过CAD系统中的图形接口来接近材料的计算机辅助模型，从而选择最佳的材料。 对于某些应用的聚合物通常为一些复杂性能的结合，因此，对于大量可用聚合物的选择就变得困难。为此，材料科学工作者开发出了一个用于聚合物选择的专家系统。此系统能够对不同用途的聚合物做出选择决策。系统的知识库中包含数十条用于聚合物选择的规则，数据库中则包含了多种聚合物性能的信息，并将专门知识编码建造知识库。采用本系统，设计工程师有效地应用聚合物工程的专门知识进行复合材料设计。 6.4人工神经网络技术6.4.1人工神经网络 . 6.4.2神经

35、网络的学习方法及规则 . 6.4.3误差反传神经网络构成和学习方法 .6.4.1人工神经网络什么是人工神经网络生物神经网络 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。人工神经网络 以数学和物理方法以及计算机信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN）。 生物神经网络基本模型 用仿生学观点探索人脑的生理结构，把人脑的微观结构及其智能行为研究结合起来。人工神经元模型 人工神经网络的基本单元是神经元，又称为处理单

36、元。神经元j有一个输入集合x1,x2，Xn和一个单位输出yi。aj（t)和j（t)分别表示神经元的一个与时间有关的活动状态和阈值，Wij表示神经元之间的连接强度的权值。f，g为某一函数，当神经元没有内部状态，即g(aj)=aj时，神经元的输出为： 人工神经网络采用的传递函数类型 阶跃函数 分段线性函数 S型函数 人工神经网络连接形式 人工神经网络由排列成层的神经单元组成。接受输入信号的单元层称为输入层；输出信号的单元层称为输出层；不直接与输入输出发生联系的单元层称为中间层或隐层。在网络输入层的每个单元 都接受到输入模式（输入 的一组数据）的一小部分， 输入层将输入通过单元间 加有权重连接传递给

37、中间 层；中间层单元也通过单元间加有权重连接将输入信号传递给输出层的全部单元。 输出层单元有的激发、有的抑制，产生相应的输出信号。输出层单元的模式就是网络对输入模式激励的总的响应。 人工神经网络的结构形式 前馈式网络 有反馈的前馈式网络 前馈内层互联网络 反馈型全互联网络 反馈型局部连接网络 人工神经网络特点固有的并行结构和并行处理顺序人工神经网络与人脑类似，结构上是并行的，处理顺序也是同时并行的。信息分布式存储神经网络中信息部是存储在特定单元里，而是分布在整个系统中，存储多的信息需要多个连接。非线性处理通过输入输出非线性映射，可以形成非常复杂的非线性关系。具有自学习功能；通过训练学习，具备归

38、纳全部数据和综合推理能力。容错性信息存储在多个单元和连接上，承受硬件损坏的能力较强，同时对输入信息的错误影响小。 6.4.2神经网络的学习方法及规则神经网络学习 神经网络能够通过对样本的学习训练，不断改变网络的连接权值以及拓扑结构，以使网络的输出不断地接近期望的输出。这一过程称为神经网络的学习或训练，其本质是可变权值的动态调整。两种不同的学习训练方式 （1）有指导的学习神经网络将应有的输出与实际输出数据进行比较。网络经过一些训练数据组的计算后，最初随机设置的权重经过网络的调整，使得输出更接近实际的输出结果。（2）没有指导的学习网络不靠外部的影响来调整权重。在网络训练过程中，只提供输入数据而无相

39、应的输出数据。网络检查输入数据的规律或趋向，根据网络本身的功能进行调整，算法强调一组组神经元间的协作 。 6.4.3误差反传神经网络构成和学习方法在现有的神经网络中，利用误差反向传播（BackPropagation，BP）计算来处理误差是应用较为广泛的一种网络模型，其网络结构简单，使用方便，可以解决大多数神经网络所面临的问题。输入信号从输入层通过变换函数后逐层向隐层、输出层传播，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得不到希望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使输出信号误差减小到规定值内，因而称为反向传播。 BP网的学习过程

40、 输入模式顺传播（输入模式由输入层经中间层向输出层传播计算）；输出误差逆传播（输出的误差由输出层经中间层传向输入层）；循环记忆训练（模式顺传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行）；学习结果判别（判定全局误差是否趋向极小值）。 神经网络的学习方法示例6.5人工神经网络在材料科学中的应用6.5.1用人工神经网络方法实现材料设计与优化 . 6.5.2人工神经网络实现材料工艺优化 . 6.5.3人工神经网络实现材料性能预测 .6.5.4基于人工神经网络的材料智能加工与智能控制. 6.5人工神经网络在材料科学中的应用材料科学和工程中所研究的许多问题无法建立确切的数学模型。为了找出其中的一些规律，常采

41、用对现有实验数据进行整理、归纳的方法。人工神经网络具有自学习功能，能从实验数据中自动获取数学模型。它无需预先给定公式的形式，而是以实验数据为基础，经过训练后获得一个反映实验数据内在规律的数学模型，训练后的神经网络能直接进行推理。神经网络在处理规律不明显、组分变量多的问题方面具有特殊的优越性。人工神经网络在材料设计与成分及加工工艺的优化、材料的智能加工与控制、材料性能预测等方面得到了广泛的应用。 6.5.1用人工神经网络方法实现材料设计与优化1、材料设计简介“材料设计”的目的是通过理论设计来“订做”具有特定性能的新材料，按生产要求“设计”最佳的制备和加工方法。 （1）基础理论的完善和发展,物理学

42、和化学的发展，为材料设计打下了理论基础。 （2）计算机信息处理技术的建立和发展,特别是人工智能、模式识别、计算机模拟、知识库和数据库等技术的发展，为材料设计的实施提供了行之有效的技术和方法。 （3）先进的材料生产和制备技术的发展，为材料制备和加工方法的优化设计开辟了新方向。 2、材料设计的范围 材料设计的范围包括材料的制备到试用的整个过程。包含确定材料的结构，设计出保证该材料结构性能的的制备方法 ，对制成的材料性能检验和实用的考验。3、材料设计专家系统材料设计专家系统是指具有相当数量的与材料有关的各种背景知识，并能运用这些知识解决材料设计中有关问题的计算机程序系统。（l）以知识检索、简单计算和

43、推理为基础的专家系统由于材料科学研究需要的知识面广，有关资料极其庞杂，任何一位专家都不可能记住全部有关资料，所以单靠个人就会丧失许多灵活运用这些资料的机会，利用计算机则可以弥补这个缺陷。 （2）以计算机模拟和运算为基础的材料设计专家系统材料研究的核心问题之一是材料的结构和性能关系。在对材料的物理、化学性能已经了解的前提下，有可能对材料的结构与性能关系进行计算机模拟或用相关的理论进行运算，以预报材料性能和制备方案。 (3)以模式识别和人工神经网络为基础的专家系统模式识别就是利用计算机对某些物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观事物相符。模式识别和人工神经网络是处理受多种

44、因子影响的复杂数据集、用于总结半经验规律的有力工具。材料设计中两个核心问题是结构一性能关系和制备工艺一性能关系。这两类关系都受多种因素的制约，故可用模式识别或人工神经网络从已知实验数据集中总结出数学模型，并据此预报未知材料的性能和达到性能的优化配方及优化工艺。 (4)以材料智能加工为目标的材料设计专家系统近年来还发展了以材料智能加工为目标的材料设计专家系统。材料智能加工是材料设计研究的新发展，其目标是通过传感器在材料制造过程中采集信息，并输入智能控制以实现控制决策，使制备中的材料以最佳途径成为性能优良、稳定以及成品率高的材料。 材料智能加工研究已在大直径砷化镓单晶制备、碳纤维增强碳素复合材料制

45、备以及粉末热压和喷射成形等方面得到应用并取得良好效果。4、利用材料数据库和知识库辅助材料优化设计日本计算机辅助合金设计（CAAD）系统 为可控热核反应炉设计选择材料是利用大型知识库和数据库辅助材料设计的一个典型例子。 在大型计算机中储存了各种与合金设计有关的信息，其中包括各种元素的基本物理化学数据，合金相图，合金物性的各种经验方程式，各类合金体系的实验数据，各种合金的性能、用途以及有关文献目录等。以元素的含量（质量分数）为坐标，构筑以70多种元素的含量为坐标的多维空间，将上述各种信息记录在该多维空间中，按设计步骤实现计算机辅助合金设计。计算机辅助合金设计步骤l）输入对材料性能的要求。给出定量数

46、据、性能的上限（PU）和下限（PL)，以及使用条件C：2）检索材料信息，找寻符合要求的资料。材料M由一系列变量（元素组成、热处理条件等）表征。检索出符合要求i的各种材料，构成集Si（i=l,2,，r），根据对被寻求材料的全面要求，求各Si的交集D 。 计算机辅助合金设计步骤若D不是空集，说明现有资料已可提供全面满足要求的材料，即可输出有关信息给用户。若D是空集，说明必须寻找新材料，此时将M有关的性质分为两段，即仅由成分决定的性质（如核性质、密度、热容等）和与显微结构有关的性质。对满足前一类性质的材料的集合Si仍取交集对满足其余性质的材料的集合Si,则取并集3）计算所选材料的性质。对前一步骤选得

47、的Dt集合，根据理论、经验式、内插、外推等各种方法估算其性质。4）在计算性质的基础上寻找指标高的未知材料，将预报点规定为初步选定材料。5）应用演绎法、归纳法和数据库中的资料，试图改善初步选定材料的性能，以推荐最终选定的材料。6）计算最终选定材料的性能。 5人工神经网络在材料设计中的应用在进行材料设计时，必然涉及到材料的成分、组织、工艺、性能之间的关系。这些内在关系是非常复杂的。随着材料科学的发展，许多新材料相继问世，其内在规律尚不十分清楚，对于这样一些问题，采用人工神经网络方法进行处理已取得了较好效果。 传统的专家系统由数据库、知识获取和推理机构几个部分组成。其中知识获取是限制专家系统发展的“

48、瓶颈”。基于神经网络的专家系统在知识获取、并行推理、适应性学习、联想推理、容错能力等方面具有明显的优越性，用人工神经网络计算机辅助材料设计具有明显的优势。 人工神经网络与专家系统结合应用实例 在研究SiC晶须补强增韧的Si3N4陶瓷时，采用三层误差BP网络模型，输入Y2O3、La2O和A12O3的含量，输出参量为收缩率、相对密度和强度值。训练时，取精度为0.003，网络经过3727次训练后收敛，用训练后的网络对数据进行预测，收缩率为43%，与实验值相比较误差为5。人工神经网络用于辅助V-PTC材料研制VPTC半导体材料是一种双功能材料。该材料在某一温度以上有标准的PTC效应，而在该温度下，又具

49、有较大的负电阻温度系数。PTC材料的性能对杂质的种类和数量以及处理工艺等因素非常敏感，而且许多性能颇难兼顾。因此采用人工神经网络对目标拟合并预报参量法确定参量和目标的关系。6.5.2用人工神经网络方法实现材料工艺优化 材料在加工处理过程中，对最终性能的影响变量较多，关系复杂，难以建立明确的数学模型。采用人工神经网络优化加工工艺能取得良好的效果。 优化铝合金工艺用神经网络方法优化7175铝合金工艺时，将变形量、固溶时间和时效时间作为网络输入，合金抗拉强度和屈服强度作为输出，建立了362的三层BP网络，用遗传算法对训练好的网络进行优化，得到了7175铝合金在170时效处理的最优工艺为：冷变形85.

50、1%480133min固溶170l0h时效。人工神经网络用于微合金钢热轧控制参数的选取基于人工神经网络原理，对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究。利用Gleeble1500热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速率和相应的应力应变曲线，并通过显微组织观察获取了实验后样品断面的奥氏体晶粒尺寸。把实验数据归一化，采用BP网络对微合金钢热轧控制参数（轧制温度、应变量、应变率）和奥氏体晶粒尺寸之间的映射关系进行了函数逼近，建立了奥氏体晶粒尺寸神经网络模型，根据网络预测的结果可定量地进行热轧控制质量预报。与用已知数据建立多元非线性回归公式的预测相比，采用神经网络预测的精度要高得多。6.5.3人工神经网

51、络实现材料性能预测从20世纪60年代开始，我国汽车工业就提出了将汽车齿轮钢淬透带J9点的带宽控制在68HRC。进入20世纪80年代，我国汽车工业大量引进国外车型，齿轮钢的生产要求完全按国外企业标准供货，淬透性要求全带控制，带宽47HRC。为了实现汽车齿轮钢淬透性全带控制，将汽车齿轮钢的质量提高到更高水平，国内靠缩小化学成分规格的方法来满足淬透性要求，此种方法在少量试制国外钢种时尚可过关，但是一旦大批量生产质量则无法保证。因此，汽车齿轮钢淬透性值预报成为亟待解决的课题。原有汽车齿轮钢淬透性预测方法对于汽车齿轮钢淬透性预测，在20世纪60年代末Just采用多元回归分析方法导出线性方程，直接根据化学成分计算端淬曲线上选定位置的硬度。