基于RBF神经网络的6005A铝合金挤压在线淬火力学性能预测

张德军; 林春梅; 孙巧妍; 吕正风

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基于RBF神经网络的6005A铝合金挤压在线淬火力学性能预测

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cqvip:为了研究6005A铝合金在线挤压淬火工艺参数对材料力学性能的影响,采用径向基(RBF)神经网络,以挤压速度和挤压温度为输入变量,以材料的断后伸长率、屈服强度、抗拉强度为输出变量,建立了6005A铝合金挤压在线淬火T5时效后的力学性能预测模型,绘制了挤压速度、挤压温度对力学性能影响的三维网格模型和等高线图,能较为直观地反映它们之间的影响规律,并通过实验证明了预测模型的预测精度满足生产需要,可以为6005A铝合金材料的实际生产提供技术支持。

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来源
《轻合金加工技术》 |2020年第1期|32-3539|共5页
作者
张德军; 林春梅; 孙巧妍; 吕正风;
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作者单位

烟台南山学院工学院山东烟台265713;

山东南山铝业股份有限公司山东烟台265713;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类有色金属及合金挤压;
关键词
6005A铝合金; RBF神经网络; 挤压在线淬火; 力学性能;

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