基于人工神经网络的AZ31镁合金形变组织晶粒尺寸预测

• 作者: 冯立新 李茂盛 费立敏 车俊铁
• 来源期刊: 材料导报：纳米与新材料专辑
• 学科: 工学
• 关键词: 镁合金 晶粒度 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 252-255
• 页数: 4页
• 分类号: TG146.22

摘要

研究了不同挤压工艺下AZ31镁合金的微观组织，获得了不同变形条件下晶粒尺寸的试验数据，并结合人工神经网络建立了不同挤压工艺条件下晶粒度的BP模型。结果表明，用该网络模拟得到的结果与试验数据较吻合，建立的人工神经网络模型能够精确预测热挤压条件下变形参数与晶粒度的关系，对镁合金零件热变形工艺设计和产品质量控制具有特别重要的意义。