采用人工神经网络的方法，研究了挤压比、挤压比压和挤压温度对喷射沉积ZA35合金力学特性的影响，建立了喷射沉积ZA35合金热挤压工艺的人工神经网络模型。模型的输入参数为挤压比、挤压比压和挤压温度，输出参数为合金的抗拉强度和伸长率，该模型可以预测ZA35合金在不同热挤压工艺参数下的力学特性，也可以优化热挤压工艺参数。模型结果与实验结果吻合良好，推荐喷射沉积ZA35合金热挤压工艺参数：挤压比压为430 MPa，挤压比为12，挤压温度为260℃。
The effects of extrusion ratio,extrusion specific pressure and extrusion temperature on mechanical properties of spray deposited ZA35 alloy were studied by artificial neural network(ANN),and an artificial neural network model of hot extrusion process was created. The input parameters of the model are extrusion ratio,extrusion specific pressure and extrusion temperature. The outputs are ultimate tensile strength and elongation. The model can be used for the prediction of properties of ZA 35 alloy as functions of processing parameters. It can also be used for the optimization of processing parameters. The ANN results are in good agreement with experimental data,and the optimized hot extrusion processing parameters of extrusion ratio 12,extrusion specific pressure 430 MPa,extrusion temperature 260℃are recommended.
参考文献
| [1] | 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用[M].北京:化学工业出版社,2004:220-223. |
| [2] | 刘敬福,李荣德,孙鑫志,白彦华,谢懿.挤压温度对喷射成形Zn-Al-Mn-Cu-Mg合金组织与力学性能的影响[J].铸造,2010(09):943-946. |
| [3] | 刘敬福,李荣德.挤压比压对喷射沉积ZA35-3.5Mn合金组织及力学性能的影响[J].兵器材料科学与工程,2012(04):30-33. |
| [4] | 刘敬福,李荣德,李赫亮,王盈,吴德枫.喷射沉积ZA35-3.5%Mn合金的力学和摩擦磨损性能[J].机械工程材料,2008(02):57-60. |
| [5] | 刘彬,汤爱涛,潘复生,黄光杰,毛建军.基于参数优化的人工神经网络的AZ31镁合金力学性能预测模型[J].重庆大学学报,2011(03):44-49. |
| [6] | 刘贵立,李荣德.神经网络在ZA27挤压铸造工艺中的应用[J].铸造技术,2003(03):204-205. |
| [7] | 张新明,肖阳,陈健美,蒋浩.挤压温度对Mg-9Gd-4Y-0.6Zr合金组织与力学性能的影响[J].中国有色金属学报,2006(03):518-523. |
| [8] | 杨伏良,甘卫平,陈招科.挤压温度对高硅铝合金材料物理性能的影响[J].机械工程学报,2006(06):7-10. |
| [9] | 李继红,李琳,毕宗岳,张敏.基于BP神经网络的连续油管焊接热影响区性能预测[J].兵器材料科学与工程,2012(03):15-18. |
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