典型文献
Fe-Mn-C-Al系TWIP钢热处理工艺参数优化
文献摘要：
为提高TWIP钢的屈服强度同时保留较好的塑性,利用BP神经网络和遗传算法对热处理工艺参数进行优化.以退火温度、保温时间和冷却方式为输入,屈服强度和伸长率的乘积为输出,建立3-4-1的BP神经网络模型,再通过遗传算法寻优,得到屈服强度和伸长率的乘积最大时TWIP钢的热处理工艺参数组合.结果表明,优化后的热处理工艺为:退火温度768℃、保温时间35 min、冷却方式为炉冷,并通过试验验证了预测结果的准确性.
文献关键词：
TWIP钢;BP神经网络;遗传算法;热处理工艺;参数优化
中图分类号：
作者姓名：
王凯;王荣吉;周童;彭松
作者机构：
中南林业科技大学机电工程学院,湖南长沙 410004
文献出处：
引用格式：
[1]王凯;王荣吉;周童;彭松-.Fe-Mn-C-Al系TWIP钢热处理工艺参数优化)[J].金属热处理,2022(09):31-35
A类：
B类：
Mn,TWIP,热处理工艺,工艺参数优化,屈服强度,退火温度,保温时间,冷却方式,伸长率,乘积,算法寻优,钢的热处理,数组
AB值：
0.211931
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