PLS-BPN法用于7005铝合金力学性能与工艺参数的定量研究

用偏最小二乘法（PLS）结合反向传播人工神经网络（BPN）方法对7005铝合金力学性能与工艺参数之间的关系进行定性分析和计算。结果表明：用PLS法对实验数据作模式识别优化处理的结果与实验很吻合，能够指明该合金工艺参数优化的方向；用BPN定量计算的结果与实验测定值符合也较好：将PLS与BPN法有机地联系起来，有利于克服过拟合，提高BPN预报的准确性。用留一（LOO）交叉验证法分别对3种模型PLS、BPN和PLS—BPN的合金性能预报结果进行验证，其中PLS-BPN模型预测的均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）均最低，更适合于7005铝合金性能预报。     

基于改进型支持向量机算法的轧机轧制力预测

考虑到基于神经网络算法建立的预测模型虽然具有较好的预测精度,但是神经网络模型需要大量的训练样本,另外会增加模型的复杂程度,研究了一种基于改进型支持向量机的轧机轧制力预测模型,建立基于RBF核函数和多项式核函数的最小二乘支持向量机,并使用协同量子粒子群算法对混合函数的参数进行寻优,以提高预测模型的预测性能。由协同量子粒子群算法优化得到了基于改进型支持向量机的轧机轧制力预测模型中的RBF核函数参数γ值、惩罚系数c值、多项式核函数参数q值和两个核函数的权重a值。通过实例研究表明:使用本文研究的改进型支持向量机的轧制力预测模型预测相对误差在4%～6%之间,多组数据的平均值误差为4. 83%。验证了本文研究的基于改进型支持向量机的轧机轧制力预测模型的可行性。本文研究的预测模型相比其他3种对比模型耗时更长,但是相比之下提高了预测准确率,更具有实际意义。     

基于改进支持向量机的选区激光熔化参数优化的研究

在选区激光熔化成型过程中,通过实验法和试凑法确定合适的参数组合,需要具备一定的实验设备以及人力物力和时间的投入,周期长、成本高.以316L不锈钢选区激光熔化过程的参数选择为例,采用粒子群算法和网格搜索法对支持向量机参数进行优化,建立其选区激光熔化过程的质量参数模型,对加工过程的熔池尺寸进行预测.结果 表明,熔池的宽度、...     

基于PSO参数优化的支持向量机齿轮箱故障诊断研究

为了解决支持向量机惩罚因子c和核函数g的确定只能依靠先验知识的缺点,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的支持向量机参数优化的模型,通过PSO的寻优自动获得最优的支持向量机参数。并运用JZQ250型齿轮箱进行故障诊断,实验表明所提出的模型很好地解决了参数选择问题,使SVM性能有所提升。     

Al基非晶合金表征参数的支持向量回归分析

根据一系列Al基非晶合金薄带实测数据集,应用粒子群优化支持向量回归方法(PSO-SVR),建立一个通过相关表征参数来预测Al基非晶合金晶化温度(Tx)的模型。利用该模型对不同类型铝基非晶合金的晶化温度(Tx)进行建模和预测研究,并与反向传播神经网络(BPNN)预测方法进行比较。结果表明:基于留一交叉验证法(LOOCV)的PSO-SVR模型预测的晶化温度误差要比BPNN模型预测的小得多,这说明模型中所采用的特征参数能很好地描述该系列Al基非晶合金的晶化行为和热稳定性。     

基于支持向量机的灰铸铁强度预测模型

利用高碳当量灰铸铁组织强度试验数据,提出了一种基于支持向量机理论的灰铸铁强度预测模型。与多元线性回归、模糊回归和自适应模糊神经网络相比,该模型学习精度高且具有较好的泛化能力,能取得较好的预测效果。     

支持向量回归在Zr-2合金晶粒尺寸预测中的应用

根据Zr-2合金的晶粒尺寸在不同热工艺参数(变形温度、变形程度、变形速率)下的12组实测数据,应用基于粒子群算法寻找最优参数的支持向量回归方法,建立了合金晶粒尺寸的预测模型.通过与模糊神经网络模型的结果进行比较,结果表明:基于相同的试验样本,支持向量回归预测模型的平均绝对误差和平均绝对百分误差都比模糊神经网络预测模型的小,而复相关系数大.这说明,支持向量回归预测模型预测精度比模糊神经网络模型要高,是简单而精确的建模方法,可用于优化热加工参数.     

基于支持向量机的铝合金点焊多类缺陷识别

利用从铝合金点焊过程工艺参数曲线上提取出的特征向量,建立了铝合金点焊过程喷溅缺陷和未熔合及未完全熔合缺陷的支持向量机识别模型.根据所建立的识别模型,用采集的样本数据进行了训练,并用独立的测试数据对训练的结果进行了测试.结果表明,所建立的支持向量机识别模型在给定的样本集的情况下,识别喷溅缺陷的准确率为96.7%,识别未熔合及未完全熔合缺陷的准确率为100%,利用支持向量机方法实现铝合金点焊多类缺陷的自动识别是可靠的.     

基于最小二乘支持向量回归的划片刀刃长控制优化

划片刀的刀刃长度影响划片刀的使用性能，而刀刃出露是控制刀刃长度的关键工序。在连续生产中一次腐蚀多片，刀刃长度存在波动。针对此问题，以子组划片刀刃长极差为响应，以溶液温度、溶液浓度、工件旋转速度为影响因子，选择正交试验设计方式获取试验点并得到样本集，再用最小二乘支持向量回归法建立模型，最后用粒子群算法对所建模型进行寻优，获得优化后的工艺参数。试验表明:该方法对降低划片刀生产中刃长波动性有显著效果，试验结果与建模寻优结果的划片刀刃长极差仅相差2.1 μm。      

基于支持向量回归机的反卷积技术

为了提高复合材料超声无损检测(UNDT)中A扫描信号的时域分辨率,在分析传统反卷积技术局限性的基础上,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的反卷积技术.通过研究SVR的数学模型,将超声检测传输的数学模型经过傅立叶变换变换到频域后,对变换得到的复数按照实部和虚部分别进行最优化求解,求解结果合成复数再经过反傅立叶变换变回时域,得到最终的反卷积结果.计算机仿真结果表明,与传统反卷积技术相比,该方法在提高时域分辨率能力方面大大改观,并表现出很好的泛化性能.     

Modeling of mechanical properties of as-cast Mg-Li-Al alloys based on PSO-BP algorithm

Artificial neural networks have been widely used to predict the mechanical properties of alloys in material research.This study aims to investigate the implicit relationship between the compositions an...     

等通道转角挤压工艺参数对铝镁合金组织和性能的影响

等通道转角挤压技术(ECAP)是一种新型获得超细晶粒的重要制备方法之一,同时也是提高材料力学性能的根本途径之一。影响ECAP对铝、镁合金晶粒细化的因素有多方面,综述了ECAP各工艺参数对铝镁合金组织和性能的影响,其主要工艺参数包括模具结构、挤压道次、挤压温度、挤压速度以及挤压路径。     

Al含量对 Ni-Al-C合金凝固组织和性能的影响

研究了Al含量对Ni-Al-C系自润滑材料凝固组织的影响,测试了合金的力学性能和摩擦磨损性能。结果表明:当Al含量为4.25%时,凝固组织中的石墨含量较高,且以共晶石墨形态为主,基体为单相-γNi(Al);随着Al含量的增加,凝固组织中的石墨含量有所降低,共晶石墨减少,初生相中石墨占多数并有球化的趋势;当Al含量为6.85%时,合金基体由-γNi(Al)固溶体和少量(γ γ′)共晶组织组成;当Al含量为8.13%~9.94%时,凝固组织由γ-′Ni3Al相、(γ γ′)共晶相和石墨组成,-γNi(Al)固溶体消失;当Al含量为12.74%时,合金基体转变为单相γ-′Ni3Al,其网状晶界由高硬度的Ni3AlC0.5相生成。Al含量较低的合金具有较好的韧性,提高Al含量有利于提高材料的强度和耐磨性。Al含量为8.13%的合金基体组织主要由(γ γ′)共晶组成,晶粒尺寸显著细化,其综合力学性能显著提高,摩擦因数小,磨损率低。     

Microstructure and mechanical properties of 7075 Al alloy based composites with Al2O3 nanoparticles

A new method was used to fabricate 7075 Al alloy based composites with Al₂O₃ nanoparticles to improve the distribution of particles. In this study, nano-sized particles were fed into the molten alloy through the flow of argon gas, then the Al₂O₃/7075 composites were prepared by solid-liquid mixed casting. The results indicated that the composite samples showed fine microstructure and achieved a homogeneous distribution of particles. Also, it was found that relative to the as-cast 7075 alloy, the Al₂O₃/7075 composites exhibited higher mechanical properties, which is due to the effect of uniform distributed Al₂O₃ nanoparticles reinforcement.     

喷射成形7055铝合金的显微组织和力学性能

采用全自动控制往复喷射成形工艺制备了7055铝合金的大规格喷射成形锭坯.通过显微组织分析和力学性能测试,研究工业规格喷射成形7055铝合金的初始组织、挤压工艺及热处理制度对显微组织和力学性能的影响.结果表明,喷射成形7055铝合金锭坯规格可达d 260 mm×1600 mm,晶粒为等轴状,粒度宏观均匀,主要在20～30 μm,组织无明显宏观偏析,锭坯致密度达到98.2 %.喷射成形态材料的T6态σb为500～543 MPa,显示控制往复喷射成形铝合金锭坯冶金质量优越.喷射成形锭坯经过小挤压比变形后达到全致密,大规格产品的T6态纵向σb提高到745 MPa,δ为12.8 %.     

Ni3(Al1-xSix)合金的组织性能

以纯Ni、Al和Si块为原料,采用真空熔炼方法制备了Ni₃(Al_1-xSi_x)（x=0、0.1、0.2、0.3）合金,利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)等对合金组织性能进行了研究。结果表明,Ni₃(Al_1-xSi_x)合金的主要物相为Ni₃Al及Ni₃(Al, Si)固溶体;合金元素Si的引入,细化了材料晶粒,晶粒尺寸在27.4~73.6 nm之间,合金具有纳米晶结构;随Si含量增加,Ni₃(Al_1-xSi_x)合金硬度和断裂韧性提高,当x=0.3时,合金具有最佳的综合力学性能,其硬度和断裂韧性分别为726 HV0.5和8.35 MPa·m^1/2。     

Effect of cold work on the tensile properties of 6061, 2024, and 7075 Al alloys

Aluminum alloys 6061, 2024, and 7075 were heat treated to various tempers and then subjected to a range of plastic strain (stretching) in order to determine their strain limits. Tensile properties, conductivity, hardness, and grain size measurements were evaluated. The effects of the plastic strain on these properties are discussed and strain limits are suggested.     

基于数学模型的大功率碟形激光焊支持向量回归熔宽预测

在焊接质量控制过程中,一个重要的考察因素就是熔宽。焊接是一个多因素强耦合问题,为了研究预测熔宽变化情况,采用支持向量机回归熔宽预测。构造出支持向量回归模型,并利用实验数据验证其准确性,借助于BP神经网络作为对比,以检验支持向量回归熔宽预测的效果。结果表明,BP神经网络和支持向量都能够很好地用于大功率碟形激光焊接过程,其中SVR更加合适,并且支持向量机预测效果在步数相同的情况下明显优于BP神经网路的预测结果。SVR在N=3时取得最优值,可是计算量与计算时间随N值减小时反而会增加,在综合了多方面的因素后,最终确定N=10为最优解。     

颗粒成形Al-Pb合金板材的微观结构与力学性能

研究了Al-8Pb-3Si-2Sn-1Cu(质量分数, %)合金的颗粒在挤压轧制成形时, 合金的微观结构与性能. 结果显示 Al-Pb合金颗粒中Pb分布在枝晶间隙或"嵌"在基体中; Al-Pb合金颗粒经挤压轧制及随后的退火, 合金板材中低熔点Pb, Sn第二相均匀地呈球形分布; 合金强度(σb)可达95.8MPa, 延伸率(δ)可达16.3%; 在变形过程中, Al-Pb合金颗粒的新生表面层中低熔点Pb, Sn第二相的重新分布影响材料的强度与延伸率.     

MA-PAS和MA-HP烧结制备的Fe_3Al金属间化合物的组织和力学性能

以机械合金化Fe-28%Al（摩尔分数）合金粉末为原料,分别采用等离子活化烧结（PAS）和热压烧结（HP）方法制备致密度高达99%的Fe3Al金属间化合物。XRD和TEM测试结果表明：PAS烧结试样保留了机械合金化粉末的A2无序结构,并呈现出亚微米晶粒区域（〉1μm）和纳米晶粒区域（〈500nm）双峰分布的特征,而HP烧结试样为部分D03有序结构,晶粒尺寸在1～2μm的范围内。压缩试验表明：在室温至800℃的条件下,采用两种方法烧结的Fe3Al金属间化合物具有近似的压缩强度,虽然当温度超过400℃后压缩屈服强度均急剧下降,但在800℃时其压缩屈服强度仍高达100MPa,远高于铸造态Fe3Al金属间化合物。相比于HP烧结和铸造态Fe3Al金属间化合物,PAS烧结Fe3Al金属间化合物表现出优异的室温塑性,其室温压缩工程应变为20%。组织结构分析和力学性能测试结果表明,超细晶无序组织有利于Fe3Al金属间化合物室温塑性和高温强度的同时增强。