基于BP神经网络不锈钢锻造再结晶的晶粒尺寸模型

摘要

金属的热变形是一个非常复杂的非线性过程,热变形过程中的晶粒尺寸变化直接决定着变形后金属的组织和性能.利用BP神经网络处理了304不锈钢的热变形非线性系统,从试验数据中自动总结出规律.采用人工神经网络技术对304奥氏体不锈钢锻造工艺参数(变形温度和变形速率),再结晶(包括静态再结晶、动态再结晶)和晶粒长大进行建模,分析了静态、动态再结晶晶粒尺寸,并对模型的预测性能进行了研究.