基于偏最小二乘的热作模具钢热疲劳性能预测研究

• 作者: 吴文峰 孙庆普 李新城
• 来源期刊: 机械强度
• 关键词: 热疲劳 材料性能 偏最小二乘 预测
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 824-828
• 分类号: TG304|TG113.255
• 语种: 中文

摘要

将一种新型的统计回归方法--偏最小二乘方法(partial least square,PLS)用于热作模具钢的性能预测,借助提取主元的思想,利用PLS对热作模具钢工作温度下的性能参数和材料的热疲劳性能之间的相关信息进行筛选和综合,在此基础上建立热作模具钢热疲劳性能预测模型.结果表明模型对材料的热疲劳性能有较好的预测能力.同时,提高材料的高温屈服强度、冲击韧度、热稳定性、抗氧化性及伸长率有助于改善材料的热疲劳性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新城	江苏大学机械工程学院	46	595	14.0	23.0
2	孙庆普	江苏大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0
3	吴文峰	江苏大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0