基于BP神经网络的连续退火对TRIP钢力学性能的影响

摘要：

利用BP神经网络的方法建立了连续退火温度与TRIP钢力学性能的预测模型.模型输入为退火温度,输出为屈服强度、抗拉强度、伸长率和加工硬化指数；网络采用1-8-4的结构.预测结果表明,输出值与目标值的回归响应为0.99852,4个力学性能的误差范围大多为2％～6％.该方法可以为改善TRIP钢的热处理工艺提供指导依据.

关键词：BP神经网络、TRIP钢、连续退火、力学性能

所属期刊栏目：42

分类号：TG156.2;TP391(金属学与热处理)

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：199-201,203