鋁青銅力學(xué)性能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立和應(yīng)用.pdf

1、材料工作者在長(zhǎng)期的生產(chǎn)實(shí)踐中,采用"試操作和誤差修正法"、"加減冶金法"等研究方法,在經(jīng)過(guò)反復(fù)的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上,總結(jié)歸納出了大量的合適的材料成分配比和工藝參數(shù)的數(shù)據(jù).但是,這些方法存在著一定的局限性,如果能充分利用這些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),采用計(jì)算機(jī)輔助進(jìn)行材料的設(shè)計(jì)和預(yù)測(cè),為生產(chǎn)實(shí)際提供有價(jià)值的參考依據(jù),將是非常有意義的工作.該文采用SEM和光學(xué)顯微鏡對(duì)鋁青銅的組織進(jìn)行研究,用ImageTool分析了不同成分的鋁青銅的組織參數(shù),得出在成熟工藝下,其組

2、織參數(shù)變化不大,可以將該因素的影響固定.在固定該因素的基礎(chǔ)上,采用MATLAB人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,以BP(Back-Propagation)算法建立反映試驗(yàn)數(shù)據(jù)之間內(nèi)在聯(lián)系的數(shù)學(xué)模型.以鋁青銅的化學(xué)成分作為輸入?yún)?shù),以抗拉強(qiáng)度σ<, b>、屈服強(qiáng)度σ<, 0.2>、和延伸率δ作為輸出,建立了高強(qiáng)度船用螺旋槳鋁青銅的力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型.計(jì)算結(jié)果表明,三項(xiàng)輸出的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)接近,抗拉強(qiáng)度和屈服強(qiáng)度的相對(duì)誤差在±1％的范圍以內(nèi),延伸率的最大