基于人工神经网络预测Fe-Si合金层性能及工艺优化研究

作者：王毅; 韩杰; 孙宗辉; 刘成宝; 邵正伟

来源：山东冶金, 2022, 44(02): 17-25.

DOI：10.16727/j.cnki.issn1004-4620.2022.02.022

• Fe-Si合金层
• 人工神经网络
• 磁性能
• 耐蚀性

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1000℃时,可得到最优性能,合金化样品的两项性能指标达到最优。

• 单位
  山东钢铁股份有限公司