基于ANN的喷射沉积ZA35合金热挤压工艺优化研究

采用人工神经网络的方法,研究了挤压比、挤压比压和挤压温度对喷射沉积ZA35合金力学特性的影响,建立了喷射沉积ZA35合金热挤压工艺的人工神经网络模型。模型的输入参数为挤压比、挤压比压和挤压温度,输出参数为合金的抗拉强度和伸长率,该模型可以预测ZA35合金在不同热挤压工艺参数下的力学特性,也可以优化热挤压工艺参数。模型结果与实验结果吻合良好,推荐喷射沉积ZA35合金热挤压工艺参数:挤压比压为430 MPa,挤压比为12,挤压温度为260℃。     

喷射成形ZA35合金热处理工艺的人工神经网络优化

采用人工神经网络方法,研究了固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间对喷射成形ZA35合金力学性能的影响,建立了喷射成形ZA35合金热处理工艺的人工神经网络模型。模型的输入参数为固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间,输出参数为合金抗拉强度和伸长率。该模型可以预测ZA35合金在不同热处理工艺参数下的力学性能,也可以优化热处理工艺参数。推荐喷射成形ZA35合金热处理工艺参数为370 ℃×4 h固溶处理+150 ℃×7 h时效处理。     

基于ANN的喷射沉积ZA35合金热挤压工艺优化研究

采用人工神经网络的方法,研究了挤压比、挤压比压和挤压温度对喷射沉积ZA35合金力学特性的影响,建立了喷射沉积ZA35合金热挤压工艺的人工神经网络模型。模型的输入参数为挤压比、挤压比压和挤压温度,输出参数为合金的抗拉强度和伸长率,该模型可以预测ZA35合金在不同热挤压工艺参数下的力学特性,也可以优化热挤压工艺参数。模型结果与实验结果吻合良好,推荐喷射沉积ZA35合金热挤压工艺参数：挤压比压为430 MPa,挤压比为12,挤压温度为260℃。