【摘 要】
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以渗氮温度、渗氮时间和氮氢比作为输入层参数,以硬度、渗层深度和年腐蚀深度作为输出层参数,构建3×15×9×3四层神经网络模型.采用不同工艺参数下的试验数据作为网络的训练
【机 构】
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保定电力职业技术学院动力工程系,河北保定,071051
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以渗氮温度、渗氮时间和氮氢比作为输入层参数,以硬度、渗层深度和年腐蚀深度作为输出层参数,构建3×15×9×3四层神经网络模型.采用不同工艺参数下的试验数据作为网络的训练样本和验证样本.结果表明,训练后的神经网络所预测的离子渗氮不锈钢的主要性能参数误差值分别为:硬度的最大相对误差为2.74％,渗层深度的最大相对误差为3.70％,年腐蚀深度的最大相对误差为3.16％,具有较强的识别能力和预测能力.神经网络可应用于实际的不锈钢离子渗氮工艺指导.
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