金属热处理

作者：王凯, 王荣吉, 周童, 彭松

单位：中南林业科技大学 机电工程学院, 湖南 长沙 410004

关键词：TWIP钢,BP神经网络,遗传算法,热处理工艺,参数优化

基金：湖南省教育厅科学研究重点项目(14A157)

为提高TWIP钢的屈服强度同时保留较好的塑性,利用BP神经网络和遗传算法对热处理工艺参数进行优化。以退火温度、保温时间和冷却方式为输入,屈服强度和伸长率的乘积为输出,建立3-4-1的BP神经网络模型,再通过遗传算法寻优,得到屈服强度和伸长率的乘积最大时TWIP钢的热处理工艺参数组合。结果表明,优化后的热处理工艺为:退火温度768 ℃、保温时间35 min、冷却方式为炉冷,并通过试验验证了预测结果的准确性。

来源：2022年第9期

《金属热处理》期刊编辑部

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