基于小波混沌神经网络AZ31镁合金退火参数优化研究

• 作者: 唐忠
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: AZ31镁合金 小波混沌神经网络 退火参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 143-144,149
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2014.01(上).41

摘要

本文以AZ31镁合金为研究对象，基于小波混沌神经网络对其退火参数进行优化，并对参数优化前后合金的微观组织和力学性能进行了研究。仿真及实验结果表明：AZ31镁合金退火后的微观组织为等轴晶，随着延伸率的增大，合金真应力不断增大，单位面积细晶数随着退火时间的延长，先缓慢减小，再迅速降低，最后再缓慢减小，晶粒长大主要发生在细晶区；退火参数优化后合金的微观组织晶粒比优化前的更加均匀细小，平均晶粒尺寸更加细小，单位面积细晶数明显增加，力学性能更加优良。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐忠		70	176	7.0	10.0