论文摘要
高Co-Ni二次硬化钢是一种多元系合金,其力学性能受材料成分及热处理工艺等条件影响。传统的数学模型很难对材料力学性能进行预测。采用增量型极限学习机（I-ELM）建立高Co-Ni二次硬化钢材料模型,根据模型预测的结果研究微量元素Co和时效温度对高Co-Ni二次硬化钢材料力学性能的影响,并且在多项性能指标方面对高Co-Ni二次硬化钢数据的I-ELM模型与BP神经网络模型进行比较。实验结果表明,在对较少样本数据的模型训练时,高Co-Ni二次硬化钢的I-ELM模型预测结果与实验数据基本吻合,I-ELM模型的拟合精度和训练速度均优于BP神经网络模型,为今后高Co-Ni二次硬化钢的材料研究提供参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴迪,曹培智,张国英,焦兴强
关键词: 二次硬化钢,力学性能,微量元素
来源: 沈阳师范大学学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 力学
单位: 沈阳师范大学物理科学与技术学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(11804235)
分类号: O341
页码: 223-227
总页数: 5
文件大小: 811K
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