铸钢件堆焊层人工神经网络成分预测及耐磨性的研究

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时间:2019-02-07

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要多大型工程机械设备采用铸钢制造,有些零部件长期受热受遥及磨粒磨损,造破坏严重,用堆焊方法将耐磨材料堆焊于铸钢工程机械零部件表面的方法提高了耐磨性,延长了零件的使用寿命。堆焊作为铸钢表面改性的一种经济丽快速的工艺方法,又由予它商着堆爆层与基材间的牢固的冶金绪合强度等特点,越来越被广泛她在工业务个部f1德到应用。影嫡缝烬金摄癌料磨损。陡筏熬嚣素主要务缝织因素强力学毽索。同一残分、间一缀级翡耀焊金属,在静载荷程、薛寿载荷静作蠲下,耐磨释磨攒惶麓差异徽大。本文对所研静j的5稀成分的堆焊药芯烊丝的难焊金属的静载荷磨料磨损性能进行了系统的研究。试验证明

2、,化学成分对堆焊层耐磨性具有决定性的影响。我们自行配制的药芯焊丝堆焊而成的几种Cr,Mo含鬃m(Cr,Mo)很高的堆焊层组织中肖马氏体、残余奥氏体、粒状贝氏体、针状铁索体和糍硬度的碳化物等组织。这些组织的存在提惠了壤焊屡耐磨性。从试捞的磨损形貌可以看到,尼秽磨撰失燕小的堆焊金属縻撰主要是以曼微切剡黪搬嚣《发生戆,堆焊层具蠢较优异黪瓣瘊性。箍这冗释耐黪堆烊层Cr,Mo含量、/∞(Cr,Mo)缀高。、墨}对铸钢粹进行逢烽,须设计帮计算罐弹药芯霹丝含金的缎分和含麓,以保证所要求的熔敷层金属的化学成分怒非常重要的。然而这些合金元素的加入,发生了复杂的冶金化学反应,很难用解析的

3、方法确定堆焊层金属成分与药芯组成之间的数学关系。而人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)技术的发展对解决堆焊过程中的大量存在的非线性阀题提供了强有力的工具。建立药芯组成、王艺规范与熔敷众属化学成分闽的关系,在已如癸芯成分葶噩壤焊王艺规范黠,能够较壤确蟪礁定壤焊矮金最熬纯学成分.扶入王神经鼹络具有静强犬憨嚣线性秘并行处理静特煮邂发,结会堆焊冶金静复杂性鞍不确定性黻及络敷金瘸是药芯焊熊缎成,弹接工艺蕊范等诸多豳素酌复杂的菲线性涵数的特点,探讨使用人工神经阏络预测难洋层化学成分是很有意义的工作。、f论文基予入z神经网络(ANN)技术,建立了药芯焊丝组

4、成与熔敷金属化学成分间k薪万华中科技大学硕士学位论文的关系模型。ANN采用Visualc十+作为歼发乎台.具有良好的用户界面,使用方便.使用ANN模型对试验数据进行分析处理,可以找出其中的数值规律.分析焊接材料与堆爆层成分之闯的关系,遴一步预测耐磨性。使用ANN模型,还可以节省大量的试验,降低生^、.,产成本,提裹了生产效率,县鸯缀强静实黪意义:;,/.J本文蓄次提邂势实现了铸锅俘辩密经难焊屡纯学成分预测豹ANN模型稻软件。舀行编制的神经网络的调练曲线}

5、曼敛往好。通道实际裣涮缩果鸯神经网络计算结莱的比较可以看出,模型疑有较好的记忆能力;模型能够通过样本的学习我出其中

6、的数学规律,网络平均误蓑很小(<5%),具有良好的推理预测能力,达到了预期的要求。模型基本上能够满足铸钢件耐磨性堆焊生产和科研对实验数据处理的实际需要。关键词:镑钢l孛堆焊层耐磨性人工享申经网络化学成分药芯焊丝珏华中科技大学硕士学位论文AbstractManymassivemechanicfacilitiesaremadeofcaststeel,Somedetailunitsundergoheatandabrasivewearforages.Thiscausedgreatdestructioninthesurfaces.Withanti-abrasiveweal-ma

7、terialshardfacedonthesurfacesofcaststeel,wecanimprovethewearresistanceandprolongtheoperationlifeofcaststeel.AsaIleconomicalandfasttechniqueofcaststeelsurfacemodificationwiththepropertythathardfacinglayerandbase·materialshavegoodbond.hardfacingiswidelyusedinallindustryunits.Thefactorstha

8、taffecttheabrasiveweararemainlymicro—structuralandmechanicalproperty.Inthisdissertation,systematicalresearchontheanti—abrasivewearpropertiesoffivedifferentchemicalcompositionhardfacinglayerhasbeencarriedout.TheresultshowsthatwiththealloyingelementC,Mn,Si,Cr,Mo,Vvaryingwithinace

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要多大型工程机械设备采用铸钢制造,有些零部件长期受热受遥及磨粒磨损,造破坏严重,用堆焊方法将耐磨材料堆焊于铸钢工程机械零部件表面的方法提高了耐磨性,延长了零件的使用寿命。堆焊作为铸钢表面改性的一种经济丽快速的工艺方法,又由予它商着堆爆层与基材间的牢固的冶金绪合强度等特点,越来越被广泛她在工业务个部f1德到应用。影嫡缝烬金摄癌料磨损。陡筏熬嚣素主要务缝织因素强力学毽索。同一残分、间一缀级翡耀焊金属,在静载荷程、薛寿载荷静作蠲下,耐磨释磨攒惶麓差异徽大。本文对所研静j的5稀成分的堆焊药芯烊丝的难焊金属的静载荷磨料磨损性能进行了系统的研究。试验证明

2、,化学成分对堆焊层耐磨性具有决定性的影响。我们自行配制的药芯焊丝堆焊而成的几种Cr,Mo含鬃m(Cr,Mo)很高的堆焊层组织中肖马氏体、残余奥氏体、粒状贝氏体、针状铁索体和糍硬度的碳化物等组织。这些组织的存在提惠了壤焊屡耐磨性。从试捞的磨损形貌可以看到,尼秽磨撰失燕小的堆焊金属縻撰主要是以曼微切剡黪搬嚣《发生戆,堆焊层具蠢较优异黪瓣瘊性。箍这冗释耐黪堆烊层Cr,Mo含量、/∞(Cr,Mo)缀高。、墨}对铸钢粹进行逢烽,须设计帮计算罐弹药芯霹丝含金的缎分和含麓,以保证所要求的熔敷层金属的化学成分怒非常重要的。然而这些合金元素的加入,发生了复杂的冶金化学反应,很难用解析的

3、方法确定堆焊层金属成分与药芯组成之间的数学关系。而人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)技术的发展对解决堆焊过程中的大量存在的非线性阀题提供了强有力的工具。建立药芯组成、王艺规范与熔敷众属化学成分闽的关系,在已如癸芯成分葶噩壤焊王艺规范黠,能够较壤确蟪礁定壤焊矮金最熬纯学成分.扶入王神经鼹络具有静强犬憨嚣线性秘并行处理静特煮邂发,结会堆焊冶金静复杂性鞍不确定性黻及络敷金瘸是药芯焊熊缎成,弹接工艺蕊范等诸多豳素酌复杂的菲线性涵数的特点,探讨使用人工神经阏络预测难洋层化学成分是很有意义的工作。、f论文基予入z神经网络(ANN)技术,建立了药芯焊丝组

4、成与熔敷金属化学成分间k薪万华中科技大学硕士学位论文的关系模型。ANN采用Visualc十+作为歼发乎台.具有良好的用户界面,使用方便.使用ANN模型对试验数据进行分析处理,可以找出其中的数值规律.分析焊接材料与堆爆层成分之闯的关系,遴一步预测耐磨性。使用ANN模型,还可以节省大量的试验,降低生^、.,产成本,提裹了生产效率,县鸯缀强静实黪意义:;,/.J本文蓄次提邂势实现了铸锅俘辩密经难焊屡纯学成分预测豹ANN模型稻软件。舀行编制的神经网络的调练曲线}

5、曼敛往好。通道实际裣涮缩果鸯神经网络计算结莱的比较可以看出,模型疑有较好的记忆能力;模型能够通过样本的学习我出其中

6、的数学规律,网络平均误蓑很小(<5%),具有良好的推理预测能力,达到了预期的要求。模型基本上能够满足铸钢件耐磨性堆焊生产和科研对实验数据处理的实际需要。关键词:镑钢l孛堆焊层耐磨性人工享申经网络化学成分药芯焊丝珏华中科技大学硕士学位论文AbstractManymassivemechanicfacilitiesaremadeofcaststeel,Somedetailunitsundergoheatandabrasivewearforages.Thiscausedgreatdestructioninthesurfaces.Withanti-abrasiveweal-ma

7、terialshardfacedonthesurfacesofcaststeel,wecanimprovethewearresistanceandprolongtheoperationlifeofcaststeel.AsaIleconomicalandfasttechniqueofcaststeelsurfacemodificationwiththepropertythathardfacinglayerandbase·materialshavegoodbond.hardfacingiswidelyusedinallindustryunits.Thefactorstha

8、taffecttheabrasiveweararemainlymicro—structuralandmechanicalproperty.Inthisdissertation,systematicalresearchontheanti—abrasivewearpropertiesoffivedifferentchemicalcompositionhardfacinglayerhasbeencarriedout.TheresultshowsthatwiththealloyingelementC,Mn,Si,Cr,Mo,Vvaryingwithinace

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