【摘 要】
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基于BP神经网络,创建了角钢合金成分与力学性能关系预测模型,所建立的模型绝对误差平均值仅为3～4 MPa,具有较高的可靠性.利用该性能预测模型研究了残余元素Cr含量及VN12合金加入量对强度的量化贡献,并进行工业试制250 mm×250mm×35 mm电力角钢,结果表明:当Cr质量分数大于350×10-6时,可以采用每吨钢添加0.5kg的VN12合金、0.3kg的VFe合金,使钢中V质量分数为0.05％,其屈服强度和抗拉强度均可满足性能要求.基于BP神经网络创建的电力角钢预测模型对成分进行优化设计具有可靠
【机 构】
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南京钢铁股份有限公司特钢事业部,江苏南京210044;北京科技大学材料科学与工程学院,北京100083
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基于BP神经网络,创建了角钢合金成分与力学性能关系预测模型,所建立的模型绝对误差平均值仅为3～4 MPa,具有较高的可靠性.利用该性能预测模型研究了残余元素Cr含量及VN12合金加入量对强度的量化贡献,并进行工业试制250 mm×250mm×35 mm电力角钢,结果表明:当Cr质量分数大于350×10-6时,可以采用每吨钢添加0.5kg的VN12合金、0.3kg的VFe合金,使钢中V质量分数为0.05％,其屈服强度和抗拉强度均可满足性能要求.基于BP神经网络创建的电力角钢预测模型对成分进行优化设计具有可靠的指导性.
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