| 基于 BP 网络的不锈钢多元离子共渗优化设计 |
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| 引用本文： | 钟厉,李国川,王立文. 基于 BP 网络的不锈钢多元离子共渗优化设计[J]. 表面技术, 2014, 43(2): 79-82 |
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| 作者姓名： | 钟厉 李国川 王立文 |
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| 作者单位： | 重庆交通大学 机电与汽车工程学院, 重庆 400074;重庆交通大学 机电与汽车工程学院, 重庆 400074;重庆交通大学 机电与汽车工程学院, 重庆 400074 |
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| 基金项目： | 重庆市自然科学基金项目( CSTC, 2008BB6348) ;重庆市教委科学技术研究项目( KJ100424) |
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| 摘 要： | 目的通过神经网络优化不锈钢多元渗氮设计工艺,提高效率与质量。方法分析循环周期、乙醇+CS2气体流量和氨气流量对奥氏体不锈钢316Ti共渗后耐磨、耐腐蚀性能的影响,建立BP神经网络,通过预测,寻求不锈钢循环多元离子共渗处理工艺参数。结果对利用BP神经网络进行工艺优化设计的工艺参数进行实验验证,理论数值与试验数值的偏差在±5%以内。结论新方法脱离传统的经验法与试验法,实现了循环多元离子共渗的优化设计。
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| 关 键 词： | 多元离子渗氮 BP神经网络 优化设计 |
| 收稿时间： | 2013-11-08 |
| 修稿时间： | 2013-12-18 |
Multiple Ion Nitriding of Stainless Steel Optimization Design Based on BP Neural Network |
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| ZHONG Li,LI Guo-chuan and WANG Li-wen. Multiple Ion Nitriding of Stainless Steel Optimization Design Based on BP Neural Network[J]. Surface Technology, 2014, 43(2): 79-82 |
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| Authors: | ZHONG Li LI Guo-chuan WANG Li-wen |
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| Affiliation: | College of Mechatronic and Automobile Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China;College of Mechatronic and Automobile Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China;College of Mechatronic and Automobile Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multiple ion nitriding BP neural network optimization design |
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