激光选区熔化组织分析及人工神经网络力学性能预测

	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 2; 张鹏林 2; 尹燕 2; 刘文朝 2; 张瑞华 1
刊名	焊接学报
	2019-06-25
卷号	40 期号:2019年06期页码:100-106+165-166
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
ISSN号	ISSN：0253-360X
英文摘要	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.
URL标识	查看原文
WOS研究方向	Metallurgy & Metallurgical Engineering
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6560560
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/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.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 2.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
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.