Intonel718合金压铸模力学性能的神经网络预测研究

• 作 者: 樊爱珍
• 机 构: 陕西工业职业技术学院基础部
• 出 处: 陕西工业职业技术学院学报
• 发表日期: 2014年3期
• 关键词: INCONEL718合金 BP神经网络 组织结构 力学性 Inconel 718 alloy BP neural network Microstructur

本文研究了在不同热处理工艺条件下Inconel718合金压铸模的显微组织，并测试了该合金的力学性能。结果表明：随着热处理温度的降低，合金塑韧性减小，强度增大。基于BP神经网络构建了Inconel718合金力学性能模型，并对合金抗拉强度、屈服强度、伸长率和断面收缩率进行了预测。预测相关性达到0．99993，误差均在5％以内。