基于神经网络的建筑装饰用铝青铜铸造性能优化研究

摘要：

以合金成分、加料顺序、浇注温度这3个神经元作为网络输入层参数,并以耐磨损性能为输出项,构建神经网络优化模型,对该模型进行了预测和验证.对ZCuA110Fe3Mn2、ZCuA114Fe4Mn、ZCuAl10Fe合金的磨损性能进行了测试分析.结果表明,铝青铜合金铸造工艺神经网络模型具有较精准的预测能力和精度.应用神经网络模型优化工艺的ZCuA110Fe3Mn2、ZCuA114Fe4Mn、ZCuAl10Fe合金的磨损体积分别较产线现用工艺减小了23.81％、26.92％、18.18％.神经网络优化的建筑装饰用铝青铜铸造工艺参数为:ZCuA110Fe3Mn2、加料顺序-先铝后铜、浇注温度1180℃.

关键词：神经网络、建筑装饰、铝青铜、铸造工艺、磨损性能

所属期刊栏目：50

分类号：TG249.2(铸造)

资助基金：湖北省教育厅科学研究计划指导性项目B2018564

在线出版日期：2022-10-13（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：81-84