基于人工神经网络的DD6合金表面贫化层厚度预测

材料热处理学报, 2015, 36(12): 252-257.

基于人工神经网络的DD6合金表面贫化层厚度预测

周舸 ^1, , 张善庆 ^2, , 莫卫红 ^3, , 孔令利 ^4, , 成亦飞 ^5,

1.中国航空工业集团公司北京航空材料研究院,北京,100095

2.中国航空工业集团公司北京航空材料研究院,北京,100095

3.中国航空工业集团公司北京航空材料研究院,北京,100095

4.中国航空工业集团公司北京航空材料研究院,北京,100095

5.中国航空工业集团公司北京航空材料研究院,北京,100095

关键词： DD6合金 , BP人工神经网络模型 , 表面贫化 , 真空热处理

Application of artificial neural network for prediction of surface depletion layer in single crystal superalloy DD6

Keywords： single crystal alloy DD6 , BP artificial neural network , surface depletion layer , vacuum heat treatment

利用人工神经网络技术研究了DD6合金表面贫Cr层厚度与真空热处理工艺参数之间的关系.建立了以热处理温度、保温时间、真空充气压力为输入变量的三层BP人工神经网络模型,预报了该合金不同工艺下表面贫Cr层的厚度.获得了DD6合金真空热处理过程中应予以规避的工艺区间.为了获得期望的预测结果,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,网络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的表面贫Cr层厚度.

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Application of artificial neural network for prediction of surface depletion layer in single crystal superalloy DD6

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