鋁青銅力學性能人工神經網絡模型的建立和應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、材料工作者在長期的生產實踐中,采用"試操作和誤差修正法"、"加減冶金法"等研究方法,在經過反復的實驗基礎上,總結歸納出了大量的合適的材料成分配比和工藝參數的數據.但是,這些方法存在著一定的局限性,如果能充分利用這些實驗數據,采用計算機輔助進行材料的設計和預測,為生產實際提供有價值的參考依據,將是非常有意義的工作.該文采用SEM和光學顯微鏡對鋁青銅的組織進行研究,用ImageTool分析了不同成分的鋁青銅的組織參數,得出在成熟工藝下,其組

2、織參數變化不大,可以將該因素的影響固定.在固定該因素的基礎上,采用MATLAB人工神經網絡工具箱,以BP(Back-Propagation)算法建立反映試驗數據之間內在聯(lián)系的數學模型.以鋁青銅的化學成分作為輸入參數,以抗拉強度σ<, b>、屈服強度σ<, 0.2>、和延伸率δ作為輸出,建立了高強度船用螺旋槳鋁青銅的力學性能預測模型.計算結果表明,三項輸出的預測值與實測數據接近,抗拉強度和屈服強度的相對誤差在±1％的范圍以內,延伸率的最大

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