基于人工神经网络模型的消失模铸造工艺优化

• 作者: 李祥慧 游晓红 王康康 郑浩然
• 来源期刊: 铸造设备与工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 消失模铸造 数值模拟 正交试验 人工神经网络模型 缩孔率
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 41-43,60
• 页数: 4页
• 分类号: TG249
• 字数: 2501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16666/j.cnki.issn1004-6178.2017.01.013

摘要

采用数值模拟方法,通过模拟板形铸钢的消失模铸造充型过程,设计了以浇注温度、模样密度及负压度三因素三水平的正交试验,对试验结果进行极差分析和方差分析并采用人工神经网络模型进行优化,从而得出铸钢件的消失模铸造的最优工艺参数:浇注温度为1 600℃,模样密度为18 kg/m3,负压度为0.05 MPa,缩孔率10.765％,为消失模铸造生产铸钢铸件提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游晓红		43	186	8.0	11.0
2	王康康		5	9	2.0	3.0
3	李祥慧		1	2	1.0	1.0
4	郑浩然		1	2	1.0	1.0