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神经网络在奥氏体钢设计中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
采用人工神经网络分别对奥氏体钢的相变临界点Ms、Mes,力学性能和化学成分间的关系建立了非线性网络模型,并通过试验数据验证了这些模型的正确性。此方法不同于以线性回归为基础来推导得到经验公式。它具有容错性好,通用性强等优点,神经网络的应用为材料的设计与应用提供了一种较为可靠的新途径。 相似文献
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以原位合成的Al2O3、Al3Zr颗粒增强铝基复合材料作为预熔料,颗粒体积分数为15%,颗粒粒度为2~3μm。在恒温870℃时施加30s频率为20kHz的高频交变电磁场,集肤深度为5.314mm,线圈内输入电流80A,刚玉坩埚置于线圈边缘部位,对应位置处的磁感应强度为0.1T。扫描电镜分析复合材料水淬试样,结果表明,试样中心部位颗粒体积分数基本不变,靠近线圈5mm处颗粒体积分数减少至10%,靠近线圈边缘部分的颗粒体积分数增加至20%,呈现出一定梯度效应,这是电磁挤压力作用的结果。颗粒迁移效率的影响因素有:颗粒体积分数、粒径、熔体温度、磁感应强度、分布及其磁场作用时间。 相似文献
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利用Al Zr(CO3)2原位反应体系,采用熔体反应法制备了(Al3Zr Al2O3)p/Al复合材料。XRD及SEM分析显示:原位反应生成的颗粒为Al3Zr和Al2O3,颗粒细小并均匀分布在基体中。拉伸实验表明:(Al3Zr Al2O3)p/Al复合材料的抗拉强度和屈服强度随颗粒含量的增大显著提高,当颗粒体积分数为10%时,复合材料的抗拉强度和屈服强度分别为148.3MPa和110.5MPa,但延伸率先上升后下降。原位拉伸研究表明:复合材料拉伸过程中裂纹的萌生及扩展机制可从两方面得到解释:滑移过程中的位错作用机制以及颗粒脱粘和破碎形成的"孔洞"成核与长大机制。 相似文献