尺寸效应下Cu-Ag合金强度的神经网络预测

摘要

建立了基于尺寸效应的Cu-Ag合金抗拉强度反向传播神经网络和粒子群优化神经网络模型,将神经网络模型应用于Cu-Ag合金微细丝抗拉强度的预测.进行不同线径和银含量(质量分数)的Cu-Ag合金微细丝拉拔和微观组织试验.试验结果表明:铸杆微观组织由共晶树枝晶和共晶群体组成.拉拔变形量达98.06％时,枝晶组织基本消失,以变形态的细小等轴晶组织为主,且均匀致密.抗拉强度随线径减小持续增加,当线径小于1 mm时,合金的抗拉强度迅速增大,表现出明显的尺寸效应.确定神经网络模型最优拓扑结构为2-10-1,两种神经元网络模型样本数据的相关系数分别为0.794和0.907,粒子群优化-反向传播(PSO-BP)人工神经网络模型测试样本最大相对误差绝对值为3.3％,能准确预测Cu-Ag合金的抗拉强度.