基于支持向量机的材料热处理性能预测模型研究

介绍了支持向量机(SVM)技术中的支持向量回归模型,并结合实例运用SVM技术构建了42CrMo钢热处理力学性能预测的数学模型.研究表明,在小样本条件下,应用SVM技术构建数学模型的最大预测相对误差为4.78%;而且随着检验精度的提高,模型的预测精度保持基本不变,泛化能力明显优于用人工神经网络的BP模型.认为在材料热处理领域应用SVM技术构建预测力学性能的数学模型,能较好地解决小样本和模型预测精度间的矛盾.     

用RBF人工神经网络构建铝合金大气腐蚀预测模型

依据RBF人工神经网络构建原理与腐蚀过程的相似性,以铝合金外场大气腐蚀数据训练并构建了RBF类型的铝合金腐蚀预测人工神经网络模型,并赋予该RBF网络隐节点数据中心是腐蚀敏感区中心的物理意义.该模型以合金成分、环境因素、时间等为网络输入参量,以腐蚀增重为网络输出;由于RBF网络具有局部响应特性,该类腐蚀预测模型尤其适合训练具有区域集中特点的外场腐蚀数据;仿真结果表明该模型具有良好的预测精度.     

大气SO_2含量时间序列的BP人工神经网络预测模型

基于某市1996～2008年大气中SO2含量数据,利用BP人工神经网络(ANN)方法,建立SO2含量变化的时间序列人工神经网络模型。对该市2009～2015年大气中的SO2含量变化趋势和规律进行研究。并与趋势外推法(TEND)的预测结果进行比较。结果表明基于人工神经网络技术的SO2含量预测是可行的,模型能较好地反映SO2含量的动态变化规律。     

新型支承辊材料及其热处理工艺研究

研制了新型支承辊用４ｃｒ－Ｎｉ－Ｍｏ－Ｖ钢,测定了该钢的ＣＣＴ曲线。试验结果表明,该钢具有良好的的淬透性、抗回火稳定性,并给出阳佳的热处理工艺。     

基于改进BP神经网络优化的管道腐蚀速率预测模型研究

目的构造金属管道腐蚀速率预测模型,预测管道的使用寿命。方法分析了二氧化碳(CO2)和硫化氢(H2S)对金属管道的腐蚀过程,给出了管道腐蚀的化学反应方程式。引用了BP神经网络构造金属管道腐蚀速率的数学模型,采用了改进粒子群算法对预测模型进行优化。以45号金属管道为例,借助于Matlab软件对管道腐蚀速率进行仿真验证,并与实验测量数据进行对比和分析。结果金属管道腐蚀速率随着CO2或H2S压强的增大而逐渐增大,仿真结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.20×10-5 mm/h和5.76×10-5mm/h,而实验测量结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.14×10-5 mm/h和5.65×10-5 mm/h,采用改进BP神经网络预测模型所产生的相对误差在5%以内。结论金属管道在不同压强条件下,采用改进BP神经网络预测模型能够近似地预测其腐蚀速率,为金属管道的更换提供了参考依据。     

机床热误差非线性组合预测模型研究

在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。     

基于人工神经网络的QCr0.5热反挤压力预测模型

以铬青铜热反挤压过程中凸模锥角、断面缩减率以及温度和挤压力的关系为研究对象，在Matlab语言环境下，以高温反挤压试验数据作为训练和预测样本，用2、3节点的双隐层BP型神经网络对钢材单位挤压力进行了预测。结果表明此方法预测铬青铜反挤压力是有效和可行的。     

无模拉拔过程中金属线材直径的BP神经网络预测模型

利用Matlab软件建立了无模拉拔成形过程中金属线材直径的BP神经网络预测模型,通过实验验证了网络模型的可靠性。网络预测值与实测值之间的平均相对误差为0.52%,最大相对误差为2.42%,具有较高的预测精度。将所建模型用于无模拉拔成形过程中线材尺寸的在线控制,具有明显效果,在较大程度上减小了线材直径沿长度方向的波动。     

基于人工神经网络的结构钢端淬曲线预测系统模型的研究

利用人工神经网络技术建立了结构钢端淬曲线预测系统的数学模型,该模型覆盖了较大范围的钢种,系统除了能对已训练过的钢种的端淬曲线准确描述外,还能在一定精度范围内对新钢种的端淬曲线进行预测.本文还研究了训练步数、训练数据量对模型预测精度的影响.     

热处理工艺对纯铁磁性能的影响

纯铁热处理后磁性能与装炉量，氢气流量，加热温度、保温时间等因素有关，研究了冷却速度对纯铁热处理过程磁性能的影响。     

热处理提高新型耐磨蚀材料性能的试验

本文主要进行了新型耐磨蚀材料的热处理工艺试验研究,同时,对材料在热处理后的抗拉强度、冲击韧性、硬度以及材料的腐蚀磨损性能进行了对比测试和分析。并利用金相显微镜和扫描电镜等对热处理后的材料组织进行了简单分析。材料在热处理后的磨蚀性能有了较大的提高,在现场应用中有很好的效果。     

热挤压及热处理对等通道挤压法制备纳米级金属组织和性能的影响

等通道挤压(Equal Channel Angular Pressing)是制备纳米级金属结构材料的有效方法,热挤压过程中,可能发生动态回复和动态再结晶。针对以上情况,总结了挤压变形温度及挤压后热处理对组织和性能的影响,并对其发展趋势做了进一步的展望。     

热处理工艺的绿色性评价模型及应用案例

针对热处理生产的高污染、高能耗的生产现状,阐明实现绿色热处理的重要性和必要性。以一种具体的热处理工艺为例,建立相关的评价体系和数学模型,对其进行资源、环境等方面的分析和评价,求得其绿色度值。     

Fe-N软磁薄膜的性能及其磁场热处理后的各向异性模型

本文报道了采用RF磁控溅射制备出了高性能的Fe-N薄膜，膜厚约200nm，磁场热处理后薄膜中含有α′和少量γ ′，具有优质的软磁性能，饱和磁化强度2.4T，高于纯铁的，矫顽力小于80A/m，2～10MHz下的磁导率为1500。然后提出一个模型，合理的解释了磁场热处理后薄膜表面的各向异性现象，包括不同方向的磁滞回线，剩磁比，矫顽力等。     

CoPt合金纳米有序阵列制备及热处理对其磁性的影响

用电化学沉积法,在阳极氧化铝模板（AAO）中成功制备了直径为φ50nm的CoPt合金纳米线的高度有序阵列。纳米线的结构和磁学特性分别用透射电子显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪和振动样品磁力计（VSM）测试。结果表明,CoPt合金纳米线是以fcc结构存在。当外加磁场与纳米线的线轴平行时,测得的矫顽力Hc为2400 Oe,剩磁比为0．75,而当外加磁场与纳米线线轴垂直时,所测得的矫顽力仅为600 Oe,剩磁比为0．25。这表明纳米线阵列具有明显的各向异性,纳米线的易轴方向为纳米线线轴方向。热处理过程中合金的微结构发生了变化,可以极大地提高材料的矫顽力。     

Zr-基块体非晶合金近玻璃转变温度热处理后的组织与性能

选择在非晶合金的玻璃转变温度与晶化起始温度间的较低温度对Zr57Cu15.4Ni12.6Al10Nb5块体非晶合金进行了等温热处理，用X射线衍射、扫描电镜、显微硬度计与压缩试验，研究了等温热过程中非晶合金的组织结构变化及其对显微硬度与压缩性能的影响。结果表明，在近晶化温度下，一定时间的热处理会引起非晶合金的晶化。而在近玻璃转变温度下，较长时间的热处理也不会引起非晶合金出现明显的晶化和组织变化；但随着热处理时间的增长，合金的显微硬度有增大趋势，合金的压缩强度明显下降，断口形貌变化显著，断裂方式也逐渐由非晶态的断裂方式向晶态的断裂方式转变。     

等温校正+固溶时效热处理工艺对改善叶片型面和组织性能的影响

针对TC11钛合金叶片锻造变形后的残余应力和冷却时的温度应力叠加造成的叶身型面翘曲问题,采用等温校正的方法来释放残余应力,使翘曲变形减轻,叶片尺寸达到合格,同时保证叶片的金相组织和力学性能得到改善。校正实验结果表明,采取等温校正＋固溶时效热处理工艺得到的叶片型面、力学性能和金相组织,优于仅固溶热处理而未进行校正的叶片;随着校正温度的提高,叶片校正效果越来越明显,当校正温度提高到900℃时,等温校正型面透光度最小;叶片等温校正＋固溶时效热处理的最佳组合工艺方案为860℃时,校正压力为3MPa,保压时间3 min,应变速率10^-2（S^-1）。     

热处理对金属基短纤维复合材料蠕变性能影响的试验和理论研究

采用试验和有限元方法研究了热处理制度对金属基短纤维复合材料(MMC)蠕变性能的影响，同时考虑了2种不同热处理制度和1种铸造状态。试验结果表明，MMC的蠕变响应与热处理制度有关。在相同蠕变应力时，铸态试样有最小的最小蠕变应变率和最长的蠕变寿命，而热处理制度2(试样在550℃保温24h后随炉冷却)具有明显的最大的最小蠕变应变率和最短蠕变寿命，热处理制度1(试样在550℃保温24h后水冷)具有中等的最小蠕变应变率和中等的蠕变寿命。用单胞模型结合有限元方法模拟分析了热处理的影响，结果表明，热处理制度的影响可以归于热处理引起的残余应力和残余应变以及它们的历史，具体可以归于基体的蠕变耗散能、纤维轴向力和纤维—基体界面力。同时考虑了单胞模型的参数对上述分析结果的影响。