基于人工神经网络的7055铝合金二次时效性能预测

利用人工神经网络对7055铝合金二次时效热处理工艺参数与时效性能样本集进行训练和学习,采用改进的BP网络算法Levenberg-Marquardt算法,建立7055铝合金二次时效热处理工艺BP神经网络模型。针对二次时效工艺特点,研究的工艺参数包括:预时效温度、预时效时间、二次时效温度和二次时效时间。结果表明:神经网络预测值与实验值吻合较好,说明神经网络模型具有较高的精度及良好的泛化能力,可有效地用于预测和分析二次时效工艺参数对7055铝合金时效性能的影响。