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激光选区熔化组织分析及人工神经网络力学性能预测 | |
杨天雨1; 张鹏林1; 尹燕1; 刘文朝1; 张瑞华2 | |
2019-06-25 | |
发表期刊 | 焊接学报 |
ISSN | ISSN:0253-360X |
卷号 | 40期号:2019年06期页码:100-106+165-166 |
摘要 | 采用激光选区熔化技术(selective laser melting,SLM)制备18Ni300时效模具钢.通过扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM),研究试样的枝晶生长取向和凝固组织状态.利用人工神经网络对激光功率、扫描速度和扫描间距进行重要性分析,同时采用BP(back propagation,BP)神经网络以工艺参数为特征对材料的抗拉强度进行预测,应用遗传算法(genetic algorithm,GA)对神经网络权值和阈值进行寻优.结果表明,试样组织主要呈树枝柱状生长,外延生长明显,组织取向主要取决于熔池底部的凝固条件;熔池顶部易发生柱状晶向等轴晶转变(columnar to equiaxed transition, CET),可以通过调节工艺参数来控制转变区的大小;热毛细对流导致熔池其它区域也出现枝向转变区.人工神经网络重要性预测结果由大到小的顺序是激光功率、扫描速度、扫描间距,BP拟合结果与实际结果较为接近,决定系数R~2=0.73. |
关键词 | 激光选区熔化技术 18Ni300时效钢 组织状态 人工神经网络 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | CNKI |
语种 | 中文 |
WOS研究方向 | Metallurgy & Metallurgical Engineering |
WOS类目 | METALLURGY METALLURGICAL ENGINEERING |
CSCD记录号 | CSCD:6560560 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/333 |
专题 | 材料科学与工程学院 继续教育学院 |
作者单位 | 1.兰州理工大学, 甘肃省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点试验室, 兰州, 甘肃 730050, 中国 2.中国钢研科技集团有限公司;;阳江市五金刀剪产业技术研究院, ;;, ;;阳江, 北京;; 100081;;529533, 中国 |
第一作者单位 | 兰州理工大学 |
第一作者的第一单位 | 兰州理工大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨天雨,张鹏林,尹燕,等. 激光选区熔化组织分析及人工神经网络力学性能预测[J]. 焊接学报,2019,40(2019年06期):100-106+165-166. |
APA | 杨天雨,张鹏林,尹燕,刘文朝,&张瑞华.(2019).激光选区熔化组织分析及人工神经网络力学性能预测.焊接学报,40(2019年06期),100-106+165-166. |
MLA | 杨天雨,et al."激光选区熔化组织分析及人工神经网络力学性能预测".焊接学报 40.2019年06期(2019):100-106+165-166. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
激光选区熔化组织分析及人工神经网络力学性(1901KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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