本文關(guān)鍵詞： La元素 焊接速度 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測模型 熔敷金屬 力學(xué)性能 焊條　出處：《沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高焊條的力學(xué)性能并縮短焊條研發(fā)周期,在E4301型焊條藥皮配方基礎(chǔ)上加入了CeO_2和稀土元素La,并對焊條進(jìn)行了力學(xué)性能試驗(yàn).對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn),加入適量的稀土元素可以改善焊條的力學(xué)性能.利用典型BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立力學(xué)性能預(yù)測模型.將焊條中的CeO_2、La、Si、Mn含量與焊接速度作為預(yù)測模型的輸入變量,將熔敷金屬的抗拉強(qiáng)度、下屈服強(qiáng)度、斷后伸長率與熱影響區(qū)平均硬度作為輸出變量.結(jié)果表明,將BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于對含稀土焊條力學(xué)性能的預(yù)測是可行的,且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度和效率要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.
[Abstract]:In order to improve the mechanical properties of the electrode and shorten the research and development cycle of the electrode, CeO_2 and rare earth element La were added on the basis of the flux coating formula of the E4301 electrode, and the mechanical properties of the electrode were tested. After the analysis of the test data, it was found that, The mechanical properties of the electrode can be improved by adding proper amount of rare earth elements. The prediction models of mechanical properties are established by using typical BP and RBF neural networks. The content of CEO _ 2O _ 2La _ 2O _ Si _ 2O _ mn and the welding speed in the electrode are taken as the input variables of the prediction model. The tensile strength, lower yield strength, elongation after break and average hardness of heat-affected zone of deposited metal are taken as output variables. The results show that BP and RBF neural networks are feasible to predict the mechanical properties of rare earth electrode. The prediction accuracy and efficiency of RBF neural network model are higher than that of BP neural network model.
【作者單位】： 江蘇師范大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;大慶油田管理局大慶鉆探工程公司鉆井生產(chǎn)技術(shù)服務(wù)二公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475220) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2016028-02) 徐州市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(KC15SM031)
【分類號】：TG407

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1503809