基于人工神经网络的铜合金形变热处理工艺和性能

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摘要：利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金变形量、时效温度和时间与硬度和电导率样本集进行训练和学习, 采用改进的BP网络算法-Levenberg-Marquardt算法, 建立了形变热处理工艺BP神经网络模型, 得出了具有较高综合性能的最佳工艺参数: 在80%变形量, 450～480 ℃, 2～5 h形变热处理条件下, 硬度和电导率分别可达HV 150～157和74%～77%(IACS).

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97361X/200305/8539716.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 人工神经 热处理 神经网 铜合金 形变热处理 人工神经网络 Levenberg-Marquardt算法 工艺参数