基于人工神经网络预测Fe-Si合金层性能及工艺优化研究
王毅
韩杰
孙宗辉
刘成宝
邵正伟
山东钢铁股份有限公司研究院,山东济南250101
摘要：采用Visual C#2005计算机高级编程语言开发人工神经网络智能软件,应用此软件,建立了Fe-Si合金化工艺参数与合金层性能指标之间映射关系的模型.经过学习,可以验证或预测得出的饱和磁化强度和腐蚀电流密度,且与实际试验结果接近.建立合金化多指标综合性能评价模型,并建立合金化工艺参数对合金层各性能指标的影响,通过对合金层各性能指标权重的调整,根据需求确定出合金层的综合性能值,从而给出最优的工艺参数.从预测结果可以得出,合金化工艺为Si摩尔分数为0.23～0.35,温度在1 000℃时,可得到最优性能,合金化样品的两项性能指标达到最优.
关键词：Fe-Si合金层人工神经网络磁性能耐蚀性
分类号：TG142.1(金属学与热处理)
论文发表日期：2022-04-20
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 17-20,25 )
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