本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),建立了一個以合金成分及其含量和熱處理?xiàng)l件為輸入,以合金性能為輸出的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該BP網(wǎng)絡(luò)為14×12×12×4的四層結(jié)構(gòu)。通過調(diào)試,其訓(xùn)練結(jié)果和測試結(jié)果都比較理想。利用BP網(wǎng)絡(luò)對高溫合金的成分和熱處理工藝對性能的影響進(jìn)行了分析,并建立了由成分及其含量和工藝參數(shù)到性能的預(yù)報模型,在預(yù)報網(wǎng)絡(luò)模型中輸入合金成分含量和工藝參數(shù)就能比較精確地預(yù)測合金性能。利用粒子群優(yōu)化算法對成分和熱處理工藝進(jìn)行了計算設(shè)計。在計算設(shè)計的時候,重點(diǎn)考慮合金的紅硬性的同時兼顧合金的耐腐蝕性,確定合金的體系為Fe-Cr-Mo-V系,合金的組成元素有:鐵、鎳、碳、鉻、錳、鉬、釩。經(jīng)過粒子群優(yōu)化計算得出了3個成分體系,其含碳量分別為0.3wt.%、0.4wt.%、0.48wt.%。利用THERMO-CALC軟件以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的Fe-Cr-Mo-V系熱強(qiáng)耐蝕鋼為對象,研究了碳、鉻、鉬、釩含量變化對合金的平衡相圖的影響。計算了含碳量為0.3wt.%、0.4wt.%、0.48wt.%的Fe-Cr-Mo-V系鋼的垂直截面圖,并利用平衡相圖和合金相隨著溫度變化曲線圖優(yōu)化了熱處理工藝。含碳量為0.3... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

BP網(wǎng)絡(luò)

圖 3-1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3.1.33.2.1設(shè)定網(wǎng)絡(luò)初始值對于 BP 網(wǎng)絡(luò)來說，初始值的選擇也是比較重要的，其中一個重要的要是希望初始權(quán)在輸入累加時，使每個神經(jīng)元的狀態(tài)值接近于零，這樣就可以保證一開始不落到那些平坦區(qū)上。權(quán)一般取隨機(jī)數(shù)，而且權(quán)的值要求比較小，這樣可以保證每個神經(jīng)元一開始都在它們轉(zhuǎn)換函數(shù)變化最大的地方進(jìn)行。學(xué)習(xí)速率是 0~1 之間的小數(shù)。3.2 樣本數(shù)據(jù)樣本的收集用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決問題時，首要的工作是收集樣本數(shù)據(jù)。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)才能使網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定，以達(dá)到預(yù)測的目的。通過實(shí)驗(yàn)來搜集樣本數(shù)據(jù)的工作量非常大，而且實(shí)驗(yàn)的周期比較長。如果靠實(shí)驗(yàn)的方法來獲取樣本數(shù)據(jù)的

圖 3-2 高溫硬度訓(xùn)練所得數(shù)據(jù)的漸進(jìn)線和資料數(shù)據(jù)漸進(jìn)線：表 3-2 高溫硬度的訓(xùn)練誤差誤差 平均誤差相對最大誤差(%)相對最小誤差(%)0.14 11.36 12.78 0 訓(xùn)練值和實(shí)際值的對比：

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
[1]新型高Cr熱作模具鋼的組織與性能[D]. 隋鶴龍.吉林大學(xué) 2006



本文編號：3251845