华北科技学院学报
華北科技學院學報
화북과기학원학보
JOURNAL OF NORTH CHINA INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2007年
1期
52-57,84
,共7页
刘亚秀%徐卫红%由伟%白秉哲%方鸿生
劉亞秀%徐衛紅%由偉%白秉哲%方鴻生
류아수%서위홍%유위%백병철%방홍생
新型空冷贝氏体钢%CCT图%人工神经网络%Ni含量%定量影响
新型空冷貝氏體鋼%CCT圖%人工神經網絡%Ni含量%定量影響
신형공랭패씨체강%CCT도%인공신경망락%Ni함량%정량영향
用人工神经网络模型分析了Ni含量对新型空冷贝氏体钢的连续冷却转变(CCT)图的定量影响.首先测试了神经网络模型的预测性能,对几种新型空冷贝氏体钢CCT图的预测结果和实测结果的比较说明我们设计的ANN模型具有较高的预测精度和可靠性.然后用人工神经网络模型分析了Ni含量对CCT图的定量影响.结果表明,Ni含量增加会使钢的奥氏体形成温度下降,推迟高温转变、中温转变和马氏体转变.人工神经网络模型的计算结果与材料科学理论相符.
用人工神經網絡模型分析瞭Ni含量對新型空冷貝氏體鋼的連續冷卻轉變(CCT)圖的定量影響.首先測試瞭神經網絡模型的預測性能,對幾種新型空冷貝氏體鋼CCT圖的預測結果和實測結果的比較說明我們設計的ANN模型具有較高的預測精度和可靠性.然後用人工神經網絡模型分析瞭Ni含量對CCT圖的定量影響.結果錶明,Ni含量增加會使鋼的奧氏體形成溫度下降,推遲高溫轉變、中溫轉變和馬氏體轉變.人工神經網絡模型的計算結果與材料科學理論相符.
용인공신경망락모형분석료Ni함량대신형공랭패씨체강적련속냉각전변(CCT)도적정량영향.수선측시료신경망락모형적예측성능,대궤충신형공랭패씨체강CCT도적예측결과화실측결과적비교설명아문설계적ANN모형구유교고적예측정도화가고성.연후용인공신경망락모형분석료Ni함량대CCT도적정량영향.결과표명,Ni함량증가회사강적오씨체형성온도하강,추지고온전변、중온전변화마씨체전변.인공신경망락모형적계산결과여재료과학이론상부.
