基于RBF神经网络的6005A铝合金挤压在线淬火力学性能预测

• 作者: 吕正风 孙巧妍 张德军 林春梅
• 来源期刊: 轻合金加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 6005A铝合金 RBF神经网络 挤压在线淬火 力学性能
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 管、棒、型、线材加工工艺与设备
• 页码范围: 32-35,39
• 页数: 5页
• 分类号: TG146.21|TG379
• 字数: 2393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13979/j.1007-7235.2020.01.006

摘要

为了研究6005A铝合金在线挤压淬火工艺参数对材料力学性能的影响,采用径向基(RBF)神经网络,以挤压速度和挤压温度为输入变量,以材料的断后伸长率、屈服强度、抗拉强度为输出变量,建立了6005A铝合金挤压在线淬火T5时效后的力学性能预测模型,绘制了挤压速度、挤压温度对力学性能影响的三维网格模型和等高线图,能较为直观地反映它们之间的影响规律,并通过实验证明了预测模型的预测精度满足生产需要,可以为6005A铝合金材料的实际生产提供技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德军	烟台南山学院工学院	15	20	4.0	4.0
2	林春梅	烟台南山学院工学院	15	20	4.0	4.0
3	吕正风		20	27	3.0	5.0
4	孙巧妍	烟台南山学院工学院	13	19	3.0	4.0