| 超细晶粒钢模拟试验组织预测研究 |
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| 引用本文： | 李新城,郭飞,陈光,朱伟兴,王有鹏.超细晶粒钢模拟试验组织预测研究[J].农业机械学报,2006,37(11):152-155. |
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| 作者姓名： | 李新城 郭飞 陈光 朱伟兴 王有鹏 |
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| 作者单位： | 南京理工大学材料系,210094,南京市;江苏大学机械工程学院,212013,镇江市;江苏大学电气信息工程学院 |
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| 基金项目： | 江苏省高校自然科学基金 |
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| 摘 要： | 对超细晶粒钢热模拟试验工艺参数:化学成分、变形温度、变形量以及变形道次等与超细晶铁素体晶粒尺寸及质量分数之间建立了映射关系。在此基础上建立了相应的超细晶粒钢组织预测模型。应用遗传算法对该神经网络模型的权值进行优化,从而克服了神经网络训练速度慢、容易陷入局域极小和全局搜索能力弱等缺点,提高了神经网络的预测精度。通过实例验证表明,超细晶铁素体晶粒尺寸的预测精度达90%以上,超细晶铁素体晶粒质量分数预测精度达91%以上。
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| 关 键 词： | 超细晶粒钢 组织预测 神经网络 遗传算法 |
| 修稿时间： | 2005年7月7日 |
Study on the Microstructure Prediction of Ultrafine Grain Steel in Thermal Simulation Experiment |
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| Li Xincheng,Guo Fei,Chen Guang,Zhu Weixing,Wang Youpeng.Study on the Microstructure Prediction of Ultrafine Grain Steel in Thermal Simulation Experiment[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2006,37(11):152-155. |
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| Authors: | Li Xincheng Guo Fei Chen Guang Zhu Weixing Wang Youpeng |
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| Institution: | 1.Nanjing University of Science and Technology 2.Jiangsu University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Ultrafine grain steel Microstructure prediction Neural network Genetic algorithm |
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