【摘 要】
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材料热物性参数是表征材料性能的基本参数,对热物性的研究在材料的合理利用和提升质量方面有重要意义。导热系数、比热容和热扩散系数通常作为材料中最常见的三种热物性参数。材料热物性参数的测量通常是利用实验中的稳态法和非稳态法测得。稳态法原理简单,计算方便,但是测量时间较长,辅助设备复杂,计算过程忽略热损失等使得测量误差增大。针对上述问题,本文使用稳态法与BP神经网络相结合的方法,对固体合金材料导热系数和热
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材料热物性参数是表征材料性能的基本参数,对热物性的研究在材料的合理利用和提升质量方面有重要意义。导热系数、比热容和热扩散系数通常作为材料中最常见的三种热物性参数。材料热物性参数的测量通常是利用实验中的稳态法和非稳态法测得。稳态法原理简单,计算方便,但是测量时间较长,辅助设备复杂,计算过程忽略热损失等使得测量误差增大。针对上述问题,本文使用稳态法与BP神经网络相结合的方法,对固体合金材料导热系数和热扩散系数进行准确的预测。该方法基于稳态防护热板法传热模型,考虑辐射和对流热损失以及接触热阻,使用最佳结构的BP神经网络对固体合金材料热物性参数进行预测。既可以有效缩短稳态法的测量耗时,也能利用BP神经网络较强的非线性映射能力,对材料热物性进行较为准确的预测。论文的主要工作有:（1）建立基于防护热板法测量固体材料热物性的物理和数学模型,模拟得到材料不同时刻温度测点的温度、λ、c等热物性数据。模型考虑了壁面的对流换热量和辐射传热量后,利用仿真软件模拟固体材料热传导的过程,并求解各测点温度Ti、比热容c、导热系数λ和热扩散系数a等物理参数。（2）选定固体材料热物性预测的BP神经网络模型。对BP神经网络的结构、原理、计算过程和性能评价等进行了详细介绍,并简述了研究所使用的MATLAB神经网络工具箱部分的网络函数、数据处理、网络训练和网络创建等内容。（3）将测点温度和导热系数数据拟合为多项式并建立系数矩阵,随后选择合适取值区间,使用最佳结构的BP神经网络预测合金材料导热系数。根据网络训练所用的温升区间不同,将材料分为了导热系数λ≥47 W/（m·K）的高导热和导热系数λ≤47 W/（m·K）的低导热材料两部分。在MATLAB程序中使用多项式系数对两部分材料分别生成[500s,2000s]和[1500s,3500s]范围内的数据,得到的各测点温升-时间数据为输入特征值,导热系数λ数据为输出特征值对两部分分别进行了预测,训练好的神经网络对两部分材料导热系数的预测误差小于0.2%。通过对温度-时间数据人为添加1%～5%的扰动后,对灰铸铁HT250和高温合金GH3030分别使用对应的神经网络进行预测,对预测的敏感性进行了检验,结果表明,温度测量误差在3%以内可以保证导热系数预测误差不超过10%。（4）同样将温度、导热系数和热扩散系数数据进行多项式拟合并生成系数矩阵,使用最佳结构的BP神经网络对高导热和低导热两部分合金材料的导热系数和热扩散系数进行预测。在MATLAB神经网络程序中使用多项式系数对两部分材料分别生成[750s,2000s]和[1500s,3500s]范围内的数据,将包含待测试样中心点在内的共7个测点的温升-时间数据为输入特征值,导热系数λ和热扩散系数a组成的二维矩阵为输出特征值进行预测。为了减少相对误差和改善网络的迭代速率,对数据进行对数预处理,最终训练好的网络对材料导热系数预测误差小于0.4 W/（m·K）,热扩散系数的预测误差也在8%以内。
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