基于RBF神经网络的X80管线钢成分设计与组织性能分析

李红英¹，胡继东¹，康巍²，李阳华^1,3，林武¹

1. 中南大学材料科学与工程学院2. 南车株洲电力机车有限公司3. 衡阳钢管(集团)有限公司

摘 要：采用RBF神经网络对204组X70管线钢生产数据进行训练,建立了管线钢成分与力学性能的预测模型,经检验该模型预报精度高,网络预报值与实际值较吻合。利用此模型预报了C、Mn、Mo、Nb、V、Ti等元素含量对管线钢性能的影响规律,并在此基础上确定了X80管线钢的成分范围。对试制生产的X80管线钢进行组织性能检测,结果表明,X80钢的显微组织主要由针状铁素体和粒状贝氏体组成,晶粒细小,力学性能指标达到X80管线钢应用要求。

关键词：RBF神经网络;成分设计;X80管线钢;组织性能;