兵器材料科学与工程
兵器材料科學與工程
병기재료과학여공정
Ordnance Material Science and Engineering
2013年
6期
58-60,61
,共4页
AZ91镁合金%均匀化退火%BP神经网络%力学特性
AZ91鎂閤金%均勻化退火%BP神經網絡%力學特性
AZ91미합금%균균화퇴화%BP신경망락%역학특성
AZ91 magnesium alloy%homogenizing annealing%BP neural network%mechanical properties
基于BP神经网络法，利用均匀化退火工艺改善AZ91镁合金的组织结构，获得了不同退火状态下材料的力学特性参数。结果表明，BP神经网络能够很好地映射热处理工艺与材料性能间的关系，实验值与预测值重合度很好。
基于BP神經網絡法，利用均勻化退火工藝改善AZ91鎂閤金的組織結構，穫得瞭不同退火狀態下材料的力學特性參數。結果錶明，BP神經網絡能夠很好地映射熱處理工藝與材料性能間的關繫，實驗值與預測值重閤度很好。
기우BP신경망락법，이용균균화퇴화공예개선AZ91미합금적조직결구，획득료불동퇴화상태하재료적역학특성삼수。결과표명，BP신경망락능구흔호지영사열처리공예여재료성능간적관계，실험치여예측치중합도흔호。
Based on BP neural network,the mechanical properties parameters of AZ91 magnesium alloy under different annealing conditions were obtained by homogenizing annealing. The results show that BP neural network can map relationship between heat treatment process and material properties very well,and prediction accuracy is very good.
