| 基于人工神经网络的Cu与Mg低质量比Al-Cu-Mg合金时效强化预测模型 |
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| 引用本文： | 侯延辉,刘志义,邓才智,刘延斌,马飞跃.基于人工神经网络的Cu与Mg低质量比Al-Cu-Mg合金时效强化预测模型[J].中南大学学报(自然科学版),2009,40(3). |
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| 作者姓名： | 侯延辉 刘志义 邓才智 刘延斌 马飞跃 |
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| 作者单位： | 1. 西南交通大学,应用力学与工程系,四川,成都,610031;中南大学,材料科学与工程学院,湖南,长沙,410083
2. 中南大学,材料科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展规划(973计划)，中南大学国内博士生访学研究项目 |
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| 摘 要： | 通过硬度检测和透射电镜(TEM)观察,研究低Cu/Mg质量比AL-Cu-Mg合金时效强化机理,建立神经网络预测模型,使其在实验条件范围内对时效力学性能进行有效预测.在实验基础上,采用Levenberg-Marqllardt算法训练神经网络,建立以时效温度与时间为输入参数和硬度为目标函数的函数关系.结果表明:预测值与实验结果吻合较好,并证明了网络的可靠性与泛化能力;当时效温度越高时,达到峰值时效的时间越短,峰值时效的硬度也越大;在160～190℃时效温度范围内,合金峰值硬度随时效温度的升高而下降,对应硬度峰值的时效时间缩短.
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| 关 键 词： | 时效 Levenberg-Marquardt算法 神经网络 析出相 模型 |
Ageing prediction model for low mass ratio of Cu to Mg of Al-Cu-Mg alloy based on neural network |
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| HOU Yan-hui,LIU Zhi-yi,DENG Cai-zhi,LIU Yan-bin,MA Fei-yue.Ageing prediction model for low mass ratio of Cu to Mg of Al-Cu-Mg alloy based on neural network[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2009,40(3). |
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| Authors: | HOU Yan-hui LIU Zhi-yi DENG Cai-zhi LIU Yan-bin MA Fei-yue |
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