利用人工神经网络研究合金元素对SCM822H钢性能的影响

• 作者: 姜茂发 左秀荣 张庆才 薛向欣 顾文俊
• 来源期刊: 钢铁研究学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 合金元素 淬透性 力学性能 钢
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 材料研究
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TG142.4
• 字数: 2274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0963.2002.01.013

摘要

利用人工神经网络研究了合金元素C、Cr、Mo和Mn等对SCM822H齿轮钢力学性能的影响.研究结果表明:碳的控制范围一般为±0.01 %;在Cr、Mo、Mn的成分范围内,增加锰含量可提高末端淬火硬度;在抗拉强度和末端淬火硬度未降得很低的情况下,增加铬含量可大幅度提高冲击功;在末端淬火硬度和冲击功保持不变的情况下,增加钼含量可提高抗拉强度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜茂发	东北大学钢铁冶金系	301	2168	23.0	31.0
2	薛向欣	东北大学钢铁冶金系	336	3113	24.0	40.0
3	左秀荣	东北大学钢铁冶金系	10	18	3.0	4.0