矫直参数与Zr-4合金氢化物取向因子的PNN-FEM研究模型

来源期刊：金属世界2017年第6期

论文作者：李颜 甘喜生

文章页码：19 - 22

摘    要：文章基于概率神经网络（PNN）和有限元（FEM）相结合的方法,建立了矫直参数与Zr-4合金管材氢化物取向因子关系的模型。结果表明:建立的模型结构为3-0.6-1,均方误差（RMSE）最小值为0.012,网络敏感性分析认为入口矫直辊角度、中间矫直辊角度、出口矫直辊角度对网络的精度影响较小,而压下量和弯曲度对网络精度影响很大。随着矫直压下量和弯曲度的增加,Zr-4合金氢化物取向因子数值增加。该模型可有效预测矫直参数与Zr-4合金氢化物取向因子的影响规律,为确定Zr-4合金矫直工艺参数提供理论参考。