应用基于人工神经网络建立的新型物理图形预测Al-Zn-Mg-Cu合金固溶过程的组织演变（英文）

采用原位电阻测试法、金相显微镜观察、扫描电镜观察、透射电镜观察和拉伸测试技术研究固溶条件对Al-Zn-Mg-Cu合金显微组织和拉伸性能的影响。基于实验数据建立人工神经网络模型,将该模型用于预测实验合金在固溶过程中的电阻率变化。结果表明,所建立的模型能很好地预测合金在固溶过程中的电阻率变化。预测结果与实验值的相关系数为0.9958,相对误差为0.33%。采用预测数据可以建立一种新型的"固溶-电阻率"物理图形。该图形显示,实验合金的最佳固溶温度区间为465~475℃,保温时间为50~60 min;在该区间内第二相的溶解与再结晶对合金性能的影响将达到平衡。...

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Published in:中国有色金属学报：英文版 2015 (3), p.944-953
Main Author: 刘蛟蛟 李红英 李德望 武岳
Format: Article
Language:English
Subjects:
铝合金
固溶处理
电阻率
人工神经网络
显微组织演变
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Summary:采用原位电阻测试法、金相显微镜观察、扫描电镜观察、透射电镜观察和拉伸测试技术研究固溶条件对Al-Zn-Mg-Cu合金显微组织和拉伸性能的影响。基于实验数据建立人工神经网络模型,将该模型用于预测实验合金在固溶过程中的电阻率变化。结果表明,所建立的模型能很好地预测合金在固溶过程中的电阻率变化。预测结果与实验值的相关系数为0.9958,相对误差为0.33%。采用预测数据可以建立一种新型的"固溶-电阻率"物理图形。该图形显示,实验合金的最佳固溶温度区间为465~475℃,保温时间为50~60 min;在该区间内第二相的溶解与再结晶对合金性能的影响将达到平衡。
ISSN:1003-6326