基于BP神经网络分析ECAP对Cu-3Cr合金性能的影响

摘要：

基于BP神经网络，以挤压速度、挤压道次和挤压方式为输入层参数，以抗拉强度为输出层参数，构建了 BP 神经网络模型用于分析ECAP强变形对Cu-3Cr合金性能影响，并进行了试验验证以及金相组织和 SEM分析。结果表明，BP神经网络输出的抗拉强度预测值与试验值之间的相对误差均小于2％，平均预测误差为1．4％，模型的预测精度高、实用性强。从改善合金抗拉强度出发，Cu-3 Cr合金的最佳ECAP工艺参数：挤压速度为5 mm／s、挤压道次为4次、挤压方式为每次挤压后旋转180°再进入下一道次。

关键词：BP神经网络、强变形、等通道转角挤压(ECAP)、抗拉强度、工艺参数

分类号：TP183;TP311(自动化基础理论)

资助基金：浙江省教育厅科研基金资助项目FG2014115；浙江省教育厅基金资助项目JG2013332

在线出版日期：2015-04-17（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：240-243