基于GRNN神经网络优选高温合金铸件晶粒细化剂

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对镍基高温合金铸件研制出四组元化学细化剂A—B—C—D,针对细化剂的优选问题,采用GRNN神经网络模拟细化剂各组元含量与铸件晶粒尺寸间的非线性关系。研究发现:加入A—B-C-D新型复合细化剂可以明显细化铸件晶粒;细化剂的最佳加入量为0.11wt%A、0.23wt%B、0.14wt%C、0.17wt%D,即组元A—B—C-D的最佳质量配比约为1:2.1:1.3:1.5。
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