發(fā)布時(shí)間：2021-06-26 18:23

　　本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),建立了一個(gè)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(guò)調(diào)試,其訓(xùn)練結(jié)果和測(cè)試結(jié)果都比較理想。利用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)高溫合金的成分和熱處理工藝對(duì)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(bào)模型,在預(yù)報(bào)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(cè)合金性能。利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)成分和熱處理工藝進(jìn)行了計(jì)算設(shè)計(jì)。在計(jì)算設(shè)計(jì)的時(shí)候,重點(diǎn)考慮合金的紅硬性的同時(shí)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(guò)粒子群優(yōu)化計(jì)算得出了3個(gè)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(duì)象,研究了碳、鉻、鉬、釩含量變化對(duì)合金的平衡相圖的影響。計(jì)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(lái)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(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(duì)于 BP 網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，初始值的選擇也是比較重要的，其中一個(gè)重要的要是希望初始權(quán)在輸入累加時(shí)，使每個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)值接近于零，這樣就可以保證一開(kāi)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(gè)神經(jīng)元一開(kāi)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(wèn)題時(shí)，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(cè)的目的。通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)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(zhǎng)。如果靠實(shí)驗(yàn)的方法來(lái)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(duì)最大誤差(%)相對(duì)最小誤差(%)0.14 11.36 12.78 0 訓(xùn)練值和實(shí)際值的對(duì)比：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]熱作模具鋼的發(fā)展與應(yīng)用[J]. 劉俊英,蔣伯平,劉金海.  工程機(jī)械. 2006(06)
[2]新型熱作模具鋼4Cr2MoWVNi的熱處理工藝及性能研究[J]. 劉安翔,董仕節(jié),樓芬麗.  上海金屬. 2006(01)
[3]相圖計(jì)算研究的進(jìn)展[J]. 喬芝郁,郝士明.  材料與冶金學(xué)報(bào). 2005(02)
[4]Ti-15-3合金再結(jié)晶組織的預(yù)測(cè)[J]. 李萍,薛克敏,曹愛(ài)民.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2004(09)
[5]熱處理對(duì)718塑料模具鋼加工性能的影響[J]. 何燕霖,高雯,李麟,王慶亮,葉平.  金屬熱處理. 2004(03)
[6]作為材料設(shè)計(jì)基礎(chǔ)的相圖研究[J]. 郝士明.  材料與冶金學(xué)報(bào). 2002(01)
[7]中國(guó)模具鋼現(xiàn)狀及發(fā)展（Ⅰ）[J]. 崔崑.  機(jī)械工程材料. 2001(01)
[8]材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展現(xiàn)狀[J]. 張樂(lè)福,謝長(zhǎng)生.  材料工程. 1997(04)
[9]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不銹鋼－鋁固液相壓力復(fù)合研究中的應(yīng)用[J]. 張鵬,崔建忠,張奇志,杜云慧,富江濤,巴立民.  金屬學(xué)報(bào). 1996(12)
[10]用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)─遺傳算法優(yōu)化MgO－B2O3─SiO2渣系組成[J]. 張培新,張奇志,吳黎明,隋智通.  金屬學(xué)報(bào). 1995(18)

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(hào)：3251845