【摘 要】
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建立了四层结构的时效铝合金腐蚀性能神经网络预测模型,并进行了预测分析和试验验证。结果表明,该神经网络模型预测精度较高;从提高6061时效铝合金耐腐蚀性能的角度出发,可以
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建立了四层结构的时效铝合金腐蚀性能神经网络预测模型,并进行了预测分析和试验验证。结果表明,该神经网络模型预测精度较高;从提高6061时效铝合金耐腐蚀性能的角度出发,可以优选如下的时效工艺:时效前停放0 h,循环3次的170℃×4 h+-50℃×1 h高低温时效。
A four-layer structure of aging aluminum alloy corrosion performance prediction model of neural network, and the prediction analysis and experimental verification. The results show that the prediction accuracy of this neural network model is high. From the point of view of improving the corrosion resistance of 6061 aging aluminum alloy, the following aging process can be used: 0 h before aging, 170 ℃ × 4 h + -50 ℃ × 1 h high and low temperature aging.
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