文档介绍：!""#年$$月
农业机械学报
第%&卷第$$期
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
超细晶粒钢热模拟试验组织预测研究’
李新城
郭
飞
陈
光
朱伟兴
王有鹏
(摘要) 对超细晶粒钢热模拟试验工艺参数*化学成分+变形温度+变形量以及变形道次等与超细晶铁素体晶
粒尺寸及质量分数之间建立了映射关系,在此基础上建立了相应的超细晶粒钢组织预测模型,应用遗传算法对该
神经网络模型的权值进行优化-从而克服了神经网络训练速度慢+容易陷入局域极小和全局搜索能力弱等缺点-提
高了神经网络的预测精度,通过实例验证表明-超细晶铁素体晶粒尺寸的预测精度达."/以上-超细晶铁素体晶粒
质量分数预测精度达.$/以上,
关键词*超细晶粒钢
组织预测
神经网络
遗传算法
中图分类号*01$2!3$405$6%
文献标识码*7
89;<=>******@ABD=E9:******@FD@;B9=>=******@KDJB
******@IB>L?***@DMJI8BM:I9=>******@DBM@>9
$-!
! $ ! !
c$defghijkgimnoqrstuigumfgvwmuxgryjq !dzigjo{kgimnop|
}~E9JC9
0VW !]bbRX "#$ZTVR &W’WWT $ "!]#%!Y#$ZT $UVTRYW b]"!W "% YUV ]%
UVW R]#UZ!bZTWT$ )WZ"!]$ZT$!bW]$ W-)WZ"!]$ZT(Y]T$$ ]T))WZ"!]$ZT$!W-]T)
,RTW)R WT%ZT]T)UZT$T$,RTW TY#"*TWX]R %$ #’]%%$Ybd0VW!R"%$YUYWb")R$ZT
!Z)W Z*$WY#"*TWX]R %$ #’]%UZT%$YUWd1WTW U]#Z"$!c17|’]%Y%)$ZZb$!RW
$W’WRV$ Z*$W]"$*UR#TWY"#TW’Z".c7//|!Z)#$ZZ0WUZ!W%!W7// ’W].TW%%%
YUV]%$W%#’$]RRX bWW-W]%+$ &Wb#TXW)$ #U]#!RR Y! ]T)RUW]% $Wb")R$ZT
bWURRTd0VWW‘bWR WT%%VZ’$]$$Wb")R$ZTbWURRTZ*$W% WZ*Y#"*TW1 "" WR
!Z" $]T."/ ]T)$WbWURRTZ*$WUZT$T$Z*Y#"*TW1 "" WR%!Z" $]T.$/d
2@< 3=D;E 4#"*TWX]R %$W- 5R"%$YUYWb")R$ZT- /WY"#TW’Z".- 1WTWR
]#Z"$!
引言
而准确地预测超细晶粒钢的组织并及时调整试验工
艺-对超细晶粒钢的研制具有十分重要的现实意义,
晶粒细化+超细化能同时提高金属材料的强度
和韧性,关于低碳钢的晶粒超细化-国内外材料研究
人员已进行了广泛的研究,结果表明*低碳超细晶粒
钢的力学性能主要受其显微组织中超细晶铁素体的
在超细晶粒钢热模拟试验组织预测中-运用遗传神
经网络可以提高神经网络的收敛