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基于RBF神经网络的马氏体开始转变温度预测研究
被引量：
3
1
作者
赵文雅
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2014年第6期47-49,共3页
分析马氏体转变温度的影响因素,基于RBF神经网络建立马氏体开始转变温度预测模型,对其训练至稳定,预测钢的马氏体开始转变温度。与经验公式计算结果对比,基于RBF神经网络的马氏体开始转变温度预测模型具有较高预测精度。对4种钢的合金...
分析马氏体转变温度的影响因素,基于RBF神经网络建立马氏体开始转变温度预测模型,对其训练至稳定,预测钢的马氏体开始转变温度。与经验公式计算结果对比,基于RBF神经网络的马氏体开始转变温度预测模型具有较高预测精度。对4种钢的合金元素进行定量分析,结果表明:增加C含量能降低马氏体开始转变温度;马氏体开始转变温度与C、Si、Mn、Cr、Ni和Mo含量一般呈非线性关系。
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关键词
RBF神经网络
马氏体开始转变温度
预测
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职称材料
经验模型和JMatPro软件计算马氏体开始转变温度的研究
被引量：
6
2
作者
乔梁
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2017年第8期94-96,103,共4页
采用3种经验模型和JMatPro 6.0软件分别计算了169种钢的马氏体开始转变温度。将计算结果与试验值比较。结果表明:经验模型仅针对中碳钢马氏体开始转变温度预测结果比较理想,针对高碳钢误差较大。JMatPro计算结果的精确度比经验模型高,...
采用3种经验模型和JMatPro 6.0软件分别计算了169种钢的马氏体开始转变温度。将计算结果与试验值比较。结果表明:经验模型仅针对中碳钢马氏体开始转变温度预测结果比较理想,针对高碳钢误差较大。JMatPro计算结果的精确度比经验模型高,且针对低、中、高碳钢,JMatPro的计算结果明显优于经验模型。说明JMatPro预测精度高而且适用范围广。
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关键词
钢
马氏体开始转变温度
经验模型
JMatPro
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的马氏体开始转变温度预测研究
被引量：
3
1
作者
赵文雅
机构
重庆航天职业技术学院机电信息系
出处
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2014年第6期47-49,共3页
基金
重庆市高等教育教学改革研究项目
模具设计与制造专业教学团队建设研究与实践(1203159)
文摘
分析马氏体转变温度的影响因素,基于RBF神经网络建立马氏体开始转变温度预测模型,对其训练至稳定,预测钢的马氏体开始转变温度。与经验公式计算结果对比,基于RBF神经网络的马氏体开始转变温度预测模型具有较高预测精度。对4种钢的合金元素进行定量分析,结果表明:增加C含量能降低马氏体开始转变温度;马氏体开始转变温度与C、Si、Mn、Cr、Ni和Mo含量一般呈非线性关系。
关键词
RBF神经网络
马氏体开始转变温度
预测
Keywords
RBF neural network
martensitic transformation temperature
forecast
分类号
TB31 [一般工业技术—材料科学与工程]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
经验模型和JMatPro软件计算马氏体开始转变温度的研究
被引量：
6
2
作者
乔梁
机构
中国大唐集团科学技术研究院有限公司华中分公司
出处
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2017年第8期94-96,103,共4页
文摘
采用3种经验模型和JMatPro 6.0软件分别计算了169种钢的马氏体开始转变温度。将计算结果与试验值比较。结果表明:经验模型仅针对中碳钢马氏体开始转变温度预测结果比较理想,针对高碳钢误差较大。JMatPro计算结果的精确度比经验模型高,且针对低、中、高碳钢,JMatPro的计算结果明显优于经验模型。说明JMatPro预测精度高而且适用范围广。
关键词
钢
马氏体开始转变温度
经验模型
JMatPro
Keywords
steels
martensitic start transformation temperature
empirical model
JMatPro
分类号
TG113.2 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF神经网络的马氏体开始转变温度预测研究
赵文雅
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2014
3
在线阅读
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职称材料
2
经验模型和JMatPro软件计算马氏体开始转变温度的研究
乔梁
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2017
6
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职称材料
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