基于BP-ANN和Sellars模型的镍基高温合金晶粒长大行为表征及其比较

摘要

为了深入理解Ni80A的晶粒长大行为,在不同温度(1223~1423 K)和不同保温时间(0~3600 s)下进行一系列的晶粒长大实验。基于实验数据,建立BP神经网络并求解Sellars模型。使用4个统计指标比较和评价这两个模型的预测与泛化能力。结果表明,所建立的BP神经网络具有更高的r值、更低的AARE值、更低的绝对μ值和ω值。最后,基于求解的BP神经网络扩展的数据建立平均晶粒尺寸对保温温度和保温时间的响应面,并描述晶粒的长大行为。