基于人工神经网络的铜合金形变热处理工艺和性能

来源 :中国有色金属学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lanshuye6

【摘要】

：

利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金变形量、时效温度和时间与硬度和电导率样本集进行训练和学习, 采用改进的BP网络算法-Levenberg-Marquardt算法, 建立了形变热处理工艺BP神经网络

【作者】

：

苏娟华董企铭刘平李贺军康布熙

【机构】

：

西北工业大学,河南科技大学,西北工业大学

【出处】

：

中国有色金属学报

【发表日期】

：

2003年5期

【关键词】

：

铜合金形变热处理人工神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法工艺参数性能 copper alloy thermomechanical tr

【基金项目】

：

国家高技术研究发展计划(863计划)，河南省科技攻关项目

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利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金变形量、时效温度和时间与硬度和电导率样本集进行训练和学习, 采用改进的BP网络算法-Levenberg-Marquardt算法, 建立了形变热处理工艺BP神经网络模型, 得出了具有较高综合性能的最佳工艺参数: 在80%变形量, 450～480 ℃, 2～5 h形变热处理条件下, 硬度和电导率分别可达HV 150～157和74%～77%(IACS).

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