铝青铜力学性能人工神经网络模型的建立和应用

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1、武汉理工大学硕士学位论文铝青铜力学性能人工神经网络模型的建立和应用摘要材料工作者在长期的生产实践中，采用“试操作和误差修正法”、“加减冶金法”等研究方法，在经过反复的实验基础上，总结归纳出了大量的合适的材料成分配比和工艺参数的数据。但是，这些方法存在着一定的局限性，如果能充分利用这些实验数据，采用计算机辅助进行材料的设计和预测，为生产实际提供有价值的参考依据，将是非常有意义的工作。本文采用SEM和光学显微镜对铝青铜的组织进行研究，用ImageT001分析了不同成分的铝青铜的组织参数，得出在成熟工艺下，其组织参数变化不大，可以将该因素的影响固定。在固定该因素的基础上，采用

2、MATLAB人工神经网络工具箱，以BP(Back--Propagation)算法建立反映试验数据之间内在联系的数学模型。以铝青铜的化学成分作为输入参数，以抗拉强度0b、屈服强度0o．2、和延伸率6作为输出，建立了高强度船用螺旋桨铝青铜的力学性能预测模型。计算结果表明，三项输出的预测值与实测数据接近，抗拉强度和屈服强度的相对误差在±1％的范围以内，延伸率的最大绝对误差为2．3％，明显优于多元线性回归模型±5％一±15％的误差，能较好地满足工程应用的要求，对高强度船用螺旋桨铝青铜的生产具有一定的指导意义。关键词：铝青铜：人工神经网络：BP算法武汉理工大学硕士学位论文AnAr

3、tificialNeuralNetworkModelforpredictionofthepropertiesofAluminumBronzeAbstractMaterialresearchhasusedalargeofexperimentstodeterminethechemicalcompositionandmanufactureprocessesofamaterial，whichleadtoco璐umemanpower,substancesourcesandtime．Becauseofnon—theoreticexperienceandrules，ilisimpos

4、sibleformalerialdesigntodeviateentirelyfi'omexperienceinduecourse．Ontheseconditions，theoreticmaterialdesignandpredictionusingcomputerareattended，Theyareveryusefulwhichcanprovidereferencesforproductionofalloy．Inthispaper,SEMandOpticalmicroscopeandImagetoolareusedtoanalyzethemicrostruelure

5、ofAluminumBronze．Constitutionparametersarefixedunderthedefinitetechnologyprocessor,Finally,Amechanicalpropertypredictingmodelissetupformarinepropelleraluminumbronzebyback-propagation(BP)artificialneuralnetworkinMATLABtoolbox．Thecalculationresultsshowthatthetensilestrengthandyieldstrength

6、ofthealloypredictedbythemodelareapproximatetorealonesandtherela!iveerrorsareabout±1％，theerroroftheelongationb2,3％，bythemulti—dimensionlinearregressionmodel，therelativeerrorarefrom±5％to±15％respectively．Comparingtheresults，itcanbefoundthattheneuralnetworkovermatchesthemulti—dimensionlinear

7、regression．Sothat，themodelcanbeusedintheproductionofthemarinepropelleraluminumbronze．Keyword：aluminumbronze；artificialneuralnetwork；back—propagation(BP)algorithm武汉理工大学硕士学位论文1研究现状及综述1．1研究课题的提出铝青铜是工业中的一种无锡含铝量为5％～10％的毒铜。由于铝青铜具有较高的力学性能、并且耐蚀、耐磨，常用来制造在复杂工作条件下承受高负荷及高速度下耐蚀抗磨的零部件，