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摘要
以奥贝球铁的一步等温、二步等温淬火温度和一步等温、二步等温淬火保温时间4个工艺参数作为神经网络的输入层参数,以拉伸性能为输出层参数,构建了4×4×1的三层结构的BP神经网络的奥贝球铁热处理工艺优化神经网络模型,并进行了模型的预测和验证。结果表明:该神经网络模型能较好地反映热处理工艺参数与拉伸性能之间的内在规律,BP神经网络预测平均相对误差不超过3.5%,采用BP神经网络对奥贝球铁热处理工艺进行优化,可明显提高奥贝球铁的拉伸性能。
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单位机电工程学院; 中南林业科技大学
