基于BP算法的Ti-Fe-Mo-Mn-Nb-Zr系钛合金成分优化

摘要：

研究了不同成分的Ti-Fe-Mo-Mn-Nb-Zr合金的压缩强度、硬度及其在Hank's人工体液中的耐腐蚀性能, 得到了高压缩强度、硬度与牙本质相近的钛合金. 在综合考虑钛合金成本、力学性能及耐腐蚀性能的基础上, 采用BP神经网络建立了钛合金中的元素质量分数与硬度之间的关系, 并通过实验进行了验证, 预测结果与实验测定结果的对比是令人满意的. 在保证性能的基础上, 利用训练好的BP网络结构对材料的成分进行优化, 以减少贵重元素的加入量.

关键词：钛合金、BP算法、硬度、成分优化

所属期刊栏目：12

分类号：TB155(工程基础科学)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：753-758