基于ANN的ZA35合金热处理后阻尼性能的预测

作者：刘敬福; 韩明明; 李赫亮; 吴晓刚; 庄伟彬

来源：金属热处理, 2018, 43(09): 223-226.

DOI：10.13251/j.issn.0254-6051.2018.09.046

• ZA35合金
• 人工神经网络(ANN)
• 固溶
• 时效
• 阻尼性能

基于人工神经网络(ANN),建立了ZA35合金热处理工艺对阻尼性能影响的人工神经网络模型,预测了固溶时效处理后ZA35合金的阻尼性能。模型输入参数为固溶时间、固溶温度、时效时间和时效温度,输出参数为ZA35合金的内耗值。结果表明:该模型可以预测ZA35合金在不同热处理工艺参数下的阻尼性能,也可以优化热处理工艺参数。预测的最大相对误差为13.54%,拟合率为0.982,最终确定ZA35合金阻尼性能最佳的工艺参数是340℃×5 h固溶+150℃×8 h时效处理。

• 单位
  辽宁工程技术大学