基于人工神经网络模型的DD6合金γ′相尺寸预报

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• 作者：周舸张善庆莫卫红孔令利成亦飞
• 会议时间：2015-08-19
• 关键词：镍基单晶高温合金 ; 真空热处理工艺 ; 析出相 ; 人工神经网络
• 母体文献：第十二届全国高温材料及强度学术会议论文集
• 会议名称：第十二届全国高温材料及强度学术会议
• 会议地点：北京
• 主办单位：中国机械工程学会材料分会
• 语种：chi
• 分类号：TN3;TP1

摘要

利用人工神经网络技术对DD6合金不同真空热处理工艺制度与该合金γ′相尺寸之间的定量关系进行了研究.建立了以热处理温度、保温时间、冷却压力为输入变量,γ ′相尺寸为输出变量的三层BP人工神经网络模型,预报了该合金不同热处理工艺下,γ′析出相的尺寸.为了获得期望的预测结果,分别对神经网络模型的数据库、隐含层和神经元个数、运算函数进行了优化.预测结果表明:该模型的多元线性相关系数0.9996,网路预测值与样本值相似度较高.采用该方法能够较为准确的预测DD6合金不同真空热处理工艺下γ ′析出相的尺寸,为该合金的基础科研与应用研究提供一种科学、高效的方法。