热加工工艺

作者：汤东, 王兵, 刘松林,

关键词：神经网络算法优化, 铸态性能, 耐腐蚀性能, 建筑耐候钢, 合金化, 09MnCuPTi钢,

为了进行新型建筑耐候钢铸造性能优化，本文以合金元素、合金元素添加量、熔炼温度、静置时间和浇注温度5个神经单元为输入层参数、以腐蚀电位为输出层参数，以tansig函数为隐含层传递函数、purelin函数为输出层传递函数，构建了5×30×6×1四层拓扑结构的新型建筑耐候钢铸态性能神经网络优化模型，并进行了模型的学习训练与预测验证。结果表明：模型具有较佳的预测能力和较高的预测精度，模型相对预测误差介于3.57%与5.02%之间，平均相对预测误差4.24%。模型优化出的新型建筑耐候钢是在09MnCuPTi钢中添加0.3% Ce，熔炼温度是1630℃、静置时间是30 min、浇注温度是1600℃。与09MnCuPTi建筑耐候钢相比，优化的新型建筑耐候钢的腐蚀电位从-676 mV正移到-543 mV，正移133 mV，耐腐蚀性能得到明显提高。

来源：2023年第1期

《热加工工艺》期刊编辑部

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