【摘 要】
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研究了Ce-La混合稀土对AZ91D镁合金力学性能的影响,并通过遗传算法优化的BP神经网络对其进行了预测。结果表明,不同温度下,随着稀土元素Ce-La的增加,AZ91D镁合金的抗拉强度、
【机 构】
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北京电子科技职业学院,中铁十六局集团北京工程有限公司,
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研究了Ce-La混合稀土对AZ91D镁合金力学性能的影响,并通过遗传算法优化的BP神经网络对其进行了预测。结果表明,不同温度下,随着稀土元素Ce-La的增加,AZ91D镁合金的抗拉强度、屈服强度和伸长率的变化规律各不相同,并且最佳的稀土含量值也不一致。通过与实验值比较,基于遗传算法的BP神经网络具有良好的预测精度、计算稳定,能够较好的预测AZ91D镁合金的力学性能。
The effect of Ce-La mixed rare earth on the mechanical properties of AZ91D magnesium alloy was studied and predicted by genetic algorithm optimized BP neural network. The results show that the tensile strength, yield strength and elongation of AZ91D magnesium alloy vary with the increase of rare earth element Ce-La at different temperatures, and the best REE content is also inconsistent. Compared with the experimental results, the BP neural network based on genetic algorithm has good prediction accuracy, stable calculation and can predict the mechanical properties of AZ91D magnesium alloy better.
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