基于BP神经网络的细晶Ti2AlNb基合金粉末球磨工艺研究
来源期刊：稀有金属材料与工程2017年第12期
论文作者：张恒 孙宇 胡连喜
文章页码：3868 - 3874
关键词：Ti2AlNb基合金;球磨工艺参数;晶粒尺寸;BP神经网络;
摘 要：应用BP神经网络算法分析并预测了高能行星式球磨过程中工艺参数和球磨后Ti2AlNb基合金粉末的形貌特征之间的关系,建立了粉末参数预测模型。BP网络模型的输入参数为球磨转速,球磨时间,球料比;输出参数为球磨后Ti2AlNb基合金粉末的晶粒尺寸。BP网络模型中间隐含层节点数为9,输入、输出函数分别为tansig、purelin。通过检验样本验证了所建立神经网络模型的准确性。结果表明:该模型在容错性和通用性等方面优点突出,可用于预测球磨法制备细晶Ti2AlNb基合金粉末的晶粒尺寸,还可以弥补各种球磨过程物理模型应用与表述方面的不足,对于实际的粉末冶金工艺研究具有积极的应用价值和指导意义。
张恒，孙宇，胡连喜
哈尔滨工业大学金属精密热加工国家级重点实验室
摘 要：应用BP神经网络算法分析并预测了高能行星式球磨过程中工艺参数和球磨后Ti2AlNb基合金粉末的形貌特征之间的关系,建立了粉末参数预测模型。BP网络模型的输入参数为球磨转速,球磨时间,球料比;输出参数为球磨后Ti2AlNb基合金粉末的晶粒尺寸。BP网络模型中间隐含层节点数为9,输入、输出函数分别为tansig、purelin。通过检验样本验证了所建立神经网络模型的准确性。结果表明:该模型在容错性和通用性等方面优点突出,可用于预测球磨法制备细晶Ti2AlNb基合金粉末的晶粒尺寸,还可以弥补各种球磨过程物理模型应用与表述方面的不足,对于实际的粉末冶金工艺研究具有积极的应用价值和指导意义。
关键词：Ti2AlNb基合金;球磨工艺参数;晶粒尺寸;BP神经网络;
