基于人工神经网络预测Fe-Si合金层性能及工艺优化研究

摘要：

采用Visual C#2005计算机高级编程语言开发人工神经网络智能软件,应用此软件,建立了Fe-Si合金化工艺参数与合金层性能指标之间映射关系的模型.经过学习,可以验证或预测得出的饱和磁化强度和腐蚀电流密度,且与实际试验结果接近.建立合金化多指标综合性能评价模型,并建立合金化工艺参数对合金层各性能指标的影响,通过对合金层各性能指标权重的调整,根据需求确定出合金层的综合性能值,从而给出最优的工艺参数.从预测结果可以得出,合金化工艺为Si摩尔分数为0.23～0.35,温度在1 000℃时,可得到最优性能,合金化样品的两项性能指标达到最优.

关键词：Fe-Si合金层、人工神经网络、磁性能、耐蚀性

所属期刊栏目：44

分类号：TG142.1(金属学与热处理)

在线出版日期：2022-05-27（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：17-20,25