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人工神经网络预测Si对空冷贝氏体钢CCT图的影响

Quantitative analysis of effects of Si content on CCT diagrams of novel air-cooled bainite steels by artificial neural network

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【Author】 XU Xue-xia~(1,3),YOU Wei~2,BAI Bing-zhe~1,FANG Hong-sheng~1(1.Department of Materials Science and Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China;2.Department of Mechanics and Electricity Engineering,North China Institute of Science and Technology,Beijing 101601,China;3.Bureau of Boiler Supervision and Technology,Hebei Electric Power Receach Institute,Shijiazhuang 050021,China)

【机构】清华大学材料科学与工程系；河北省电力研究院锅检技术研究所；华北科技学院机械电子工程系；

【摘要】分析了Si对新型空冷贝氏体钢CCT图的影响。采用人工神经网络对Si含量对新型空冷贝氏体钢CCT图的影响进行了定量分析。结果表明,Si提高奥氏体形成温度,促进高温转变,抑制贝氏体转变和马氏体转变。更多还原

【Abstract】 The quantitative effects of Si content on CCT diagrams of novel air-cooled bainitic steels were analyzed by artificial neural network.Results show that Si in the air-cooled bainite steels increases austenite formation temperature,promotes high-temperature transformation and retard bainite transformation and martensites transformation.更多还原

【关键词】贝氏体钢； CCT图；人工神经网络；预测；
【Key words】 bainite steel； CCT diagram； artificial neural network； prediction；

【文献出处】材料热处理学报 ,Transactions of Materials and Heat Treatment , 编辑部邮箱 ,2009年04期

【分类号】TG142.1
【被引频次】2
【下载频次】228

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