本文選題：DD合金 + BP人工神經網絡模型��； 參考：《材料熱處理學報》2015年12期

【摘要】：利用人工神經網絡技術研究了DD6合金表面貧Cr層厚度與真空熱處理工藝參數之間的關系。建立了以熱處理溫度、保溫時間、真空充氣壓力為輸入變量的三層BP人工神經網絡模型,預報了該合金不同工藝下表面貧Cr層的厚度。獲得了DD6合金真空熱處理過程中應予以規(guī)避的工藝區(qū)間。為了獲得期望的預測結果,對神經網絡模型的數據庫、隱含層和神經元個數、運算函數進行了優(yōu)化。預測結果表明:該模型的多元線性相關系數0.9996,網絡預測值與樣本值相似度較高。采用該方法能夠較為準確的預測DD6合金不同真空熱處理工藝下的表面貧Cr層厚度。
[Abstract]:Study on the relationship between the parameters and the thickness of vacuum heat treatment process of Cr poor surface of DD6 alloy using artificial neural network technology. Based on heat treatment temperature, holding time, vacuum air pressure as the input variables of three layer BP artificial neural network model, the thickness of the alloy under different process conditions of surface layer of Cr. The poor prediction obtained the process should be to avoid the interval of DD6 alloy vacuum heat treatment process. In order to obtain the desired results, the neural network model of the database, and the number of neurons in the hidden layer, operation function is optimized. The prediction results show that the model of multiple linear correlation coefficient of 0.9996, the network predicted higher similarity value with the sample. The method can accurately predict the different vacuum heat treatment of DD6 alloy surface Cr process under the depleted layer thickness.

【作者單位】： 中國航空工業(yè)集團公司北京航空材料研究院;
【分類號】：TG156.95;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1759768