钛合金相变点预测模型的构建和评估

• 作者: 任军帅 吝靖玉 席恩平 张英明
• 来源期刊: 钛工业进展
• 学科: 工学
• 关键词: 钛合金 相变点 合金元素 多元线性回归模型 人工神经网络模型
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TG146.2+3
• 字数: 3019字
• 语种: 中文

摘要

基于西北有色金属研究院实际生产中统计的321组钛合金铸锭化学成分与相变点数据,构建了预测钛合金(α+β)/β相变点的人工神经网络模型和多元线性回归模型,并对模型的准确性进行了评价分析。结果显示,多元线性回归模型的训练值及预测值与(α+β)/β相变点实际值的相关性系数分别为0．76105和0．80993,而人工神经网络模型的相关性系数分别为0．92721和0．81851,具有更好的相关性。人工神经网络模型的平均绝对误差为4．02℃,相比多元线性回归模型(平均绝对误差为5．11℃)具有更高的精度,可以更好地描述合金元素与钛合金(α+β)/β相变点之间的非线性关系。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张英明		31	261	10.0	15.0
2	任军帅		4	0	0.0	0.0
3	吝靖玉		2	7	1.0	2.0
4	席恩平		2	0	0.0	0.0