金属热处理

作者：赵艺琪, 聂小龙, 赵四新, 高加强, 刘新宽

单位：1.上海理工大学 材料与化学学院, 上海 200093;；2.宝钢研究院, 上海 201900

关键词：ELM,齿轮钢,淬透性

利用极限学习机(ELM)研究了20Cr齿轮钢端淬硬度曲线和化学成分的预测,并将其预测结果与传统预测模型进行比较。结果表明,ELM可以根据齿轮钢的化学成分预测其淬透性,计算精度明显优于传统线性拟合及神经网络模型,同时ELM也能通过齿轮钢淬透性硬度曲线反测化学成分,元素含量误差在5%以内。

来源：2022年第3期

《金属热处理》期刊编辑部

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