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超低碳贝氏体焊缝金属性能预报.pdfVIP

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超低碳贝氏体焊缝金属性能预报· 马成勇·田志凌彭 云何长红张晓牧 肖红军 (钢铁研究总院结构材料研究所北京100081) of PredictionULCB Metal WeldingProperties Ma Tian YunHe ChengyongZhilingPeng Changhong Xiao Xiaomu Zhang Hongjun and Iron SteelResearch (Central Institute,Bering,100081) 摘要L超低碳贝氏体焊接材料的开发与研究是近年来国际上焊接领域研究的热 点之一。作为一种全新的焊接材料,其研制过程中必然涉及大量多元非线性因素 对材料性能的影响问题,而且影响ULCB焊接材料的众多影响因子之间又存在复 杂的交互作用和非线性效应。基于人工智能和多元非线性分析的计算机辅助设计 方法,在解决这类问题上具有独到之处,特别适合于研究对象复杂、机理不明或工 作量太大而使理论分析难于进行的体系。本文采用基于判别分析、人工神经网络、 分类图构造和遗传算法等技术开发的计算机辅助自建模系统,对获得的ULCB焊 丝成分及力学性能数据进行处理,建立了ULCB焊丝熔敷金属成分及性能之间的 定量模型。经试验验证,建立的神经网络定量模型用于预测ULCB焊丝熔敷金属 的强度和塑性,获得了令人满意的效果,尤其是预测熔敷金属抗拉强度及断面收缩 率具有很高的精确度。) 关键词 自建模系统人工神经网络模型超低碳贝氏体焊接材料 of carbon materialsisoneofthe AbsIractThe low ULCB(Ultrabalnitie)welding study development in itisa effectsofanuroherofmulti- inthe fieldrecent new hotspot welding years.Since material,the be are inter- nonlinearonmaterial mustinvoloved.In vaxlate factors properties addition,therecomplex Onar- effect thesefactors.The aid based actionsandnonlinear deign)method among CAD(computer tOresolvethese tifieial andmultivariatenonlinearissuitable

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