【摘 要】
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对2524铝合金进行热处理正交试验,结合电导率测试,对正交试验结果进行极差分析和方差分析,并且通过人工BP神经网络模型优化,得到2524铝合金的最佳热处理制度:固溶温度为500℃
【机 构】
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张家界航空工业职业技术学院航空制造工程系,湖南大学机械与运载工程学院,
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对2524铝合金进行热处理正交试验,结合电导率测试,对正交试验结果进行极差分析和方差分析,并且通过人工BP神经网络模型优化,得到2524铝合金的最佳热处理制度:固溶温度为500℃,固溶时间为11h,时效温度为185℃,时效时间为5h。结果表明,该模型能较好的反映热处理工艺参数与铝合金电导率之间的内在规律,BP网络预测最大相对误差为2.19%,表明该神经网络模型具有较高的预测精度。
The heat treatment of 2524 aluminum alloy orthogonal test, combined with the conductivity test, the orthogonal test results of the range analysis and analysis of variance, and artificial BP neural network model optimization, the best 2524 aluminum alloy heat treatment system: solution temperature 500 ℃, solution time is 11h, aging temperature is 185 ℃, aging time is 5h. The results show that the model can better reflect the inherent law between the heat treatment process parameters and the electrical conductivity of aluminum alloy. The maximum relative error of BP neural network prediction is 2.19%, which shows that the neural network model has high prediction accuracy.
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