应用人工神经网络模型预测Ti-10V-2Fe-3Al合金的力学性能
来源期刊：稀有金属材料与工程2004年第10期
论文作者：曾卫东 周义刚 舒滢
关键词：人工神经网络; Ti-10V-2Fe-3Al合金; 机械性能;
摘 要：采用人工神经网络方法建立了Ti-10V-2Fe-3Al合金机械性能预测的神经网络模型.模型的输入参数包括变形温度、变形程度、固溶温度、时效温度等热加工工艺参数和热处理制度.模型的输出为钛合金最重要的5个机械性能指标,即抗拉强度、屈服强度、延伸率、断面收缩率和断裂韧性.与传统回归拟合公式相比,该模型具有容错性好、通用性强等优点.该模型可以预测Ti-10V-2Fe-3A1合金在不同热加工工艺参数和热处理制度下的机械性能,也可以用于优化热加工参数和热处理制度.
曾卫东1，周义刚1，舒滢1
(1.西北工业大学,陕西,西安,710072;
2.西北有色金属研究院,陕西,西安,710016)
摘要:采用人工神经网络方法建立了Ti-10V-2Fe-3Al合金机械性能预测的神经网络模型.模型的输入参数包括变形温度、变形程度、固溶温度、时效温度等热加工工艺参数和热处理制度.模型的输出为钛合金最重要的5个机械性能指标,即抗拉强度、屈服强度、延伸率、断面收缩率和断裂韧性.与传统回归拟合公式相比,该模型具有容错性好、通用性强等优点.该模型可以预测Ti-10V-2Fe-3A1合金在不同热加工工艺参数和热处理制度下的机械性能,也可以用于优化热加工参数和热处理制度.
关键词:人工神经网络; Ti-10V-2Fe-3Al合金; 机械性能;
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