基于遗传算法的18Ni300钢持久性能的神经网络预测

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【摘要】

：

本文研究时效温度和时效时长对18Ni300马氏体时效钢持久性能的影响,对经过不同时效处理的18Ni300钢进行不同高温条件下的持久性能测试。结果表明：在时效温度480℃时,时效处理5

【作者】

：

王超胡彬

【机构】

：

河南工业职业技术学院

【出处】

：

工具技术

【发表日期】

：

2016年4期

【关键词】

：

遗传算法 GA-BP神经网络时效处理持久性能 genetic algorithm GA-BP neural network aging treatmen

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本文研究时效温度和时效时长对18Ni300马氏体时效钢持久性能的影响,对经过不同时效处理的18Ni300钢进行不同高温条件下的持久性能测试。结果表明：在时效温度480℃时,时效处理5h的18Ni300钢的持久性能较时效处理5h有明显提高,且经不同时效处理的马氏体时效钢的持久性能随测试温度的增加而逐渐下降。从模型泛化能力和预测精度出发,根据有限的持久性实验数据,基于遗传算法构建了预测18Ni300钢持久性能的3-12-1型GA-BP神经网络模型。18Ni300钢持久性能的GA-BP网络预测结果与试验数据的吻

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