【摘 要】
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为设计一种ZGMn13堆焊焊条,提出了一种基于RBF神经网络的FeO-MnO渣系焊条配方优化设计方法。利用试验采集的数据对网络进行训练,以加工硬化后的硬度为优化目标,得到最优的焊
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为设计一种ZGMn13堆焊焊条,提出了一种基于RBF神经网络的FeO-MnO渣系焊条配方优化设计方法。利用试验采集的数据对网络进行训练,以加工硬化后的硬度为优化目标,得到最优的焊条配方。试验结果表明:优化后熔敷金属的动载加工硬化性能和静载加工硬化性能良好。
In order to design a ZGMn13 surfacing electrode, an optimized design method of FeO-MnO slag electrode based on RBF neural network was proposed. Using the data collected from the experiment to train the network, the hardness after work hardening is the optimization goal, and the optimal welding rod formula is obtained. The experimental results show that: after optimization, the mechanical properties of the deposited metal and the static work hardening properties are good.
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