首页> 外文期刊>ПЕРСПЕКТИВНЫЕ МАТЕРИАЛЫ >Нейросетввая модификация стали ферритно-мартенситного класса по критерию максимума прочности и пластичности
【24h】

Нейросетввая модификация стали ферритно-мартенситного класса по критерию максимума прочности и пластичности

机译:通过强度和可塑性的标准,钢铁铁素体 - 马氏体级的神经修改

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Приведена нейросетевая модель изменения предела прочности и общего относительного удлинения 12%-ных хромистых сталей ферритно-мартенситного класса. В число параметров, лимитирующих изменение кратковременных механических свойств, включены температура и доза облучения, температура испытания, полное содержание легирующих элементов, температура и время нормализации и отпуска, степень холодной деформации и некоторые другие факторы. Число узлов входного слоя искусственной нейронной сети равно 48, число узлов в двух скрытых слоях составило 20 и 45, выходной слой включает два нейрона. На примерах показана возможность использования нейросетевой модели для оптимизации химического состава (ХС) и условий термообработки (ТО) сталей ферритно-мартенситного класса по критерию повышения их пластичности и прочности.
机译:给出了铁素体 - 马氏体类别的强度强度变化的神经网络模型和12%马氏体类铬钢的总相对伸长率。限制短期机械性能变化的参数包括在照射剂量,测试的温度,合金元素的总含量,归一化的温度和时间,冷变形程度和一些其他因素。人工神经网络的输入层的节点的数量是48,两个隐藏层中的节点的数量为20和45,输出层包括两个神经元。该实施例表明了使用神经网络模型优化铁料组合物(XC)和热处理条件(COM)的方法,用于增加其可塑性和强度。

著录项

获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号