金属热处理

作者：金帅, 王会强, 崔建英, 王艳山, 闫学兰, 李文翔

单位：1.河北农业大学 机电工程学院, 河北 保定 071001; ；2.巨力索具股份有限公司, 河北 保定 072550; ；3.保定市东利机械制造股份有限公司, 河北 保定 071100; 4.保定金阳光能源装备科技有限公司, 河北 保定 071000; ；5.馆陶县飞翔机械装备制造有限公司, 河北 邯郸 057750

关键词：35CrMoA钢,BP神经网络,热稳定性,亚温淬火,预测

基金：河北省科技计划(20312201D);河北省重大成果转化项目(21287001Z)

为了预测正火态35CrMoA钢试棒进行亚温淬火和高温回火后在-45 ℃的低温冲击性能,采用不同热处理温度下-45 ℃低温冲击性能实际状态参量作为学习样本,对3层BP人工神经网络(BPANN)进行训练和预测低温冲击性能。结果表明:BPANN能够对正火态35CrMoA钢试样在不同亚温淬火温度、回火温度下的-45 ℃低温冲击性能进行预测,误差范围区间为5%~9%;BPANN的预测值比实际值低,可通过增加训练样本提升预测精确度,预测数据变化趋势与实测变化趋势相同,能够实现具有参考意义的预测。本研究可通过预测减少实际生产中试验次数,节约试验成本,有助于35CrMoA钢在其他亚温淬火温度下的低温冲击性能预测的研究。

来源：2025年第3期

《金属热处理》期刊编辑部

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