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定向凝固钛合金热处理工艺的神经网络优化

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【作者】 孙丽娜

【Author】 SUN Lina;Jilin Agricultural Science and Technology University;

【机构】 吉林农业科技学院

【摘要】 以6个热处理工艺参数作为输入层参数,以热处理后定向凝固钛合金的屈服强度作为输出层参数,构建6×48×1结构的定向凝固钛合金热处理工艺优化神经网络模型。结果表明,神经网络模型预测误差小于3%,具有较强的预测能力和较佳的预测精度。与试验优化工艺参数相比,采用神经网络模型优化参数热处理后,定向凝固Ti-6Al-4V-0.5Ce钛合金的抗拉强度和屈服强度分别提高178、186 MPa。

【所属期刊栏目】 试验研究 (2017年04期)
  • 【DOI】10.14024/j.cnki.1004-244x.20170620.002
  • 【分类号】TG166.5
  • 【下载频次】73
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