基于BP神经网络的碳含量对硬质合金性能影响的研究

• 作者: 刘景辉 刘淑艳 孙丽云
• 来源期刊: 铸造技术
• 学科: 工学
• 关键词: 碳含量 烧结温度 Fe-Cu-C BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 工艺技术
• 页码范围: 1270-1272
• 页数: 3页
• 分类号: TG132|TP3-05
• 语种: 中文

摘要

采用BP神经网络建立了关于碳含量对Fe-Cu-C合金性能的关系模型,研究并分析了含碳量和烧结温度对Fe-Cu-C合金性能的影响规律.结果表明:碳含量的增加会使合金内部的渗碳体和铁素体相互转化,烧结温度会严重影响晶粒大小和组织的分布.构建的BP神经网络能够很好的映射各参数对Fe-Cu-C合金性能的关系,预测精度高,计算稳定,具有良好的可靠性和推广意义.