12Cr13马氏体不锈钢热处理工艺参数的ANN-GA模型

摘要：

12Cr13马氏体不锈钢淬火和回火工艺参数对其力学性能影响较大,测定其热处理工艺对力学性能的影响周期长且成本高.在神经网络与遗传算法基础上建立12Cr13马氏体不锈钢热处理工艺参数与力学性能的预测模型.模型输入单元为淬火温度、淬火保温时间、冷却方式及回火温度,输出单元为抗拉强度、屈服强度、延伸率及断面收缩率.采用Traincgf算法的神经网络收敛速度快,误差小.隐含层节点单元为6,动量因子为0.6,学习速率为0.2时,网络测试的均方误差值均最小.经过网络测试的抗拉强度、屈服强度、延伸率及断面收缩率的最大相对误差绝对值分别为3.24％,2.48％,9.45％和8.82％.12Cr13马氏体不锈钢的预测模型具有结构简单,拟合精度高的特点.可利用12Cr13马氏体不锈钢热处理工艺参数预测其力学性能,为工艺优化设计提供参考.

关键词：12Cr13不锈钢、热处理工艺、抗拉强度、延伸率、断面收缩率、人工神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：39

分类号：TG156(金属学与热处理)

在线出版日期：2013-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：39-43