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无钴高强韧钢力学性能研究

张国英 , 刘春明 , 张辉

材料科学与工艺 doi:10.3969/j.issn.1005-0299.2007.01.032

本文利用人工神经网络方法研究了化学成分和热处理条件对G50钢力学性能的影响,通过电镜观察分析了合金元素间交互作用形成的组织和第二相的作用,结果C、Cr、Mo提高钢强度,Ni、Mo、Si降低钢强度,C,Mn降低韧性,Cr,Mo,Ni提高韧性.

关键词: 力学性能 , 无钴高强高韧钢 , 神经网络 , 电镜观察

遗传算法在无钴高强韧钢设计中的应用

张国英 , 刘贵立 , 曾梅光 , 钱存富 , 耿平

材料科学与工艺 doi:10.3969/j.issn.1005-0299.2000.03.008

提出一种利用残缺实验数据建立无钴高强韧钢力学性能与钢的合金成分及热处理条件关系模型的方法,依据该方法建立了人工神经网络模型 ,并应用遗传算法对无钴高强韧钢进行了优化设计.实践表明所提出的方法是有效的,为研制新材料开辟了一条新途径.

关键词: 力学性能 , 无钴高强高韧钢 , 神经网络 , 遗传算法

模拟退火算法在无钴高强韧钢设计中的应用

张国英 , 刘贵立 , 曾梅光

材料科学与工程学报 doi:10.3969/j.issn.1673-2812.2000.03.005

提出一种利用残缺实验数据建立无钴高强韧钢力学性能与钢的合金成分及热处理条件关系模型的方法,依据该方法建立了人工神经网络模型,并应用模拟退火算法对无钴高强韧钢进行优化设计.

关键词: 力学性能 , 无钴高强高韧钢 , 神经网络 , 模拟退火算法

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