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| 基于RBF神经网络的X80管线钢成分设计与组织性能分析 | |
| 引用本文： | 李红英,胡继东,康巍,李阳华,林武.基于RBF神经网络的X80管线钢成分设计与组织性能分析[J].材料热处理学报,2012,33(12):152-157. |
| 作者姓名： | 李红英 胡继东 康巍 李阳华 林武 |
| 作者单位： | 1. 中南大学材料科学与工程学院,湖南长沙,410083 2. 南车株洲电力机车有限公司,湖南株洲,412001 3. 中南大学材料科学与工程学院,湖南长沙410083／衡阳钢管（集团）有限公司,湖南衡阳421001 |
| 摘 要： | 采用RBF神经网络对204组X70管线钢生产数据进行训练,建立了管线钢成分与力学性能的预测模型,经检验该模型预报精度高,网络预报值与实际值较吻合。利用此模型预报了C、Mn、Mo、Nb、V、Ti等元素含量对管线钢性能的影响规律,并在此基础上确定了X80管线钢的成分范围。对试制生产的X80管线钢进行组织性能检测,结果表明,X80钢的显微组织主要由针状铁素体和粒状贝氏体组成,晶粒细小,力学性能指标达到X80管线钢应用要求。 |
| 关 键 词： | RBF神经网络 成分设计 X80管线钢 组织性能 |
Composition design and microtructure-property analysis of X80 pipeline steel based on RBF neural network |
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| LI Hong-ying,HU Ji-dong,KANG Wei,LI Yang-hua,LIN Wu.Composition design and microtructure-property analysis of X80 pipeline steel based on RBF neural network[J].Transactions of Materials and Heat Treatment,2012,33(12):152-157. | |
| Authors: | LI Hong-ying HU Ji-dong KANG Wei LI Yang-hua LIN Wu |
| Affiliation: | 1(1.School of Materials Science and Engineering,Central South University,Changsha 410083,China; 2.CSR Zhuzhou Electric Locomotive Co Ltd,Zhuzhou,412001,China; 3.Hengyang Steel Tube Group Co Ltd,Hengyang,421001,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | RBF neural network composition design X80 pipeline steel microstrueture and property |
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