【摘 要】
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基于BP神经网络,以化学成分和热处理工艺参数作为输入,以机械性能作为输出,建立了铸钢件机械性能预测模型,运用该模型提出了8种元素对两种铸钢机械性能的影响规律曲线、分析
【机 构】
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华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51905188和No.51775205)对本文工作的支持
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基于BP神经网络,以化学成分和热处理工艺参数作为输入,以机械性能作为输出,建立了铸钢件机械性能预测模型,运用该模型提出了8种元素对两种铸钢机械性能的影响规律曲线、分析了正火和固溶处理对铸钢机械性能影响的差异。提取华铸ERP的样本数据并进行筛选和预处理,建立铸钢件机械性能预测数据集合。采用交叉验证的模拟实验方法选择综合性能优良的神经网络结构和重要参数。对构建的模型进行误差分析和线性拟合分析,证明所构建的模型具有良好的准确度。采用控制变量和梯度增加的方法,提出了八种元素对WCB和CF8M两种铸钢机械性能的影响。得出了正火和固溶处理对铸钢机械性能影响的差异,分析差异的原因。
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