基于人工神经网络的DD6合金表面贫化层厚度预测

发布时间：2018-04-16 16:34

  本文选题：DD合金 + BP人工神经网络模型　； 参考：《材料热处理学报》2015年12期

【摘要】：利用人工神经网络技术研究了DD6合金表面贫Cr层厚度与真空热处理工艺参数之间的关系。建立了以热处理温度、保温时间、真空充气压力为输入变量的三层BP人工神经网络模型,预报了该合金不同工艺下表面贫Cr层的厚度。获得了DD6合金真空热处理过程中应予以规避的工艺区间。为了获得期望的预测结果,对神经网络模型的数据库、隐含层和神经元个数、运算函数进行了优化。预测结果表明:该模型的多元线性相关系数0.9996,网络预测值与样本值相似度较高。采用该方法能够较为准确的预测DD6合金不同真空热处理工艺下的表面贫Cr层厚度。
[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.

【作者单位】： 中国航空工业集团公司北京航空材料研究院;
【分类号】：TG156.95;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1759768