热加工工艺
熱加工工藝
열가공공예
HOT WORKING TECHNOLOGY
2013年
18期
144-146,152
,共4页
神经网络%热挤压模具钢%热处理工艺%预测
神經網絡%熱擠壓模具鋼%熱處理工藝%預測
신경망락%열제압모구강%열처리공예%예측
neural network%hot extrusion die steel%heat treatment process%prediction
以钢材牌号、钢材长度、表面硬度和热疲劳级别为输入参数,以预热温度、预热时间、淬火温度、淬火时间、回火温度和回火时间为输出参数,构建4×12×3×6四层结构的热挤压模具钢热处理工艺神经网络模型,并进行了试验验证和现场应用确认.结果表明,神经网络模型的的热处理温度预测误差小于4℃,热处理时间预测误差小于2min,预测精度较高.模型对生产现场的4Cr5MoSiVl热挤压模具钢预测出的热处理工艺,完全能满足企业设计要求,实用性强.
以鋼材牌號、鋼材長度、錶麵硬度和熱疲勞級彆為輸入參數,以預熱溫度、預熱時間、淬火溫度、淬火時間、迴火溫度和迴火時間為輸齣參數,構建4×12×3×6四層結構的熱擠壓模具鋼熱處理工藝神經網絡模型,併進行瞭試驗驗證和現場應用確認.結果錶明,神經網絡模型的的熱處理溫度預測誤差小于4℃,熱處理時間預測誤差小于2min,預測精度較高.模型對生產現場的4Cr5MoSiVl熱擠壓模具鋼預測齣的熱處理工藝,完全能滿足企業設計要求,實用性彊.
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