| 基于遗传算法的18Ni300钢持久性能的神经网络预测 |
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| 引用本文： | 王超,胡彬. 基于遗传算法的18Ni300钢持久性能的神经网络预测[J]. 工具技术, 2016, 0(4): 61-64. DOI: 10.3969/j.issn.1000-7008.2016.04.015 |
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| 作者姓名： | 王超 胡彬 |
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| 作者单位： | 河南工业职业技术学院 |
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| 摘 要： | 本文研究时效温度和时效时长对18Ni300马氏体时效钢持久性能的影响,对经过不同时效处理的18Ni300钢进行不同高温条件下的持久性能测试。结果表明:在时效温度480℃时,时效处理5h的18Ni300钢的持久性能较时效处理5h有明显提高,且经不同时效处理的马氏体时效钢的持久性能随测试温度的增加而逐渐下降。从模型泛化能力和预测精度出发,根据有限的持久性实验数据,基于遗传算法构建了预测18Ni300钢持久性能的3-12-1型GA-BP神经网络模型。18Ni300钢持久性能的GA-BP网络预测结果与试验数据的吻合性较好,这说明所构建的18Ni300钢的持久性能GA-BP神经网络模型的预测精度和可靠性较高,可有效用于时效处理对18Ni300钢持久性能的预测。
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| 关 键 词： | 遗传算法 GA-BP神经网络 时效处理 持久性能 |
Neural Network Prediction of Endurance Property for 18Ni300 Steel Based on Genetic Algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | genetic algorithm GA-BP neural network aging treatment persistent performance |
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