徐建林
材料开发与应用
doi:10.3969/j.issn.1003-1545.2003.04.001
在球铁件缺陷诊断的神经网络模型基础上,借助于MATLAB环境中的NEURAL NETWORK TOOLBOX工具箱,对球铁件球化不良与球化衰退和一些主要影响因素间关系进行了仿真研究,并对得到的仿真趋势图进行了详细的分析.仿真表明,严格控制各化学成分及浇注温度可有效地消除球化不良和衰退,对提高球铁件质量及控制球铁生产工艺参数具有积极作用.该方法大大方便了球铁缺陷的分析,可有效地应用于实际生产中.
关键词:
球铁
,
球化不良
,
球化衰退
,
影响因素
,
仿真图
