基于BP网络的Al-Cu-Mg-Sc-Zr合金均匀化电导率预测

摘要

采用电导率测量、X线衍射物相分析研究不同均匀化处理条件下Al-Cu-Mg-Sc-Zr合金的电导率和组织变化规律.研究结果表明:Al-Cu-Mg-Sc-Zr铸态合金中固溶体过饱和程度较高,电导率较低;在360 ℃以下均匀化,亚稳的过饱和固溶体析出平衡相θ和S,基体固溶体过饱和程度下降,电导率上升;在360 ℃以上均匀化,平衡相逐渐回溶入固溶体基体,基体固溶体过饱和程度上升,电导率下降.在此基础上,采用Levenberg-Marquardt算法对权值和阈值进行训练,建立以均匀化热处理温度和时间与电导率高度非线性BP神经网络预测模型.该模型能较好地反映均匀化工艺参数与电导率之间的内在规律,泛化检测点电导率相对误差为-0.006～0.006,表明该神经网络模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力.