应用人工神经网络模型预测Ti＋10V-2Fe-3A合金的力学性能
摘要
采用人工神经网络方法建立了Ti-10V-2Fe-3Al合金机械性能预测的神经网络模型。模型的输入参数包括变形温度、变形程度、固溶温度、时效温度等热加工工艺参数和热处理制度。模型的输出为钛合金最重要的5个机械性能指标，即抗拉强度、屈服强度、延伸率、断面收缩率和断裂韧性。与传统回归拟合公式相比，该模型具有容错性好、通用性强等优点。该模型可以预测Ti-10V-2Fe-3Al合金在不同热加工工艺参数和热处理制度下的机械性能，也可以用于优化热加工参数和热处理制度。
引用本文（GB/T 7714）
曾卫东, 舒滢, 周义刚. 应用人工神经网络模型预测Ti＋10V-2Fe-3A合金的力学性能[J]. 稀有金属材料与工程, 2004.
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