利用人工神经网络研究了合金元素C、Cr、Mo和Mn等对SCM822H齿轮钢力学性能的影响.研究结果表明:碳的控制范围一般为±0.01 %;在Cr、Mo、Mn的成分范围内,增加锰含量可提高末端淬火硬度;在抗拉强度和末端淬火硬度未降得很低的情况下,增加铬含量可大幅度提高冲击功;在末端淬火硬度和冲击功保持不变的情况下,增加钼含量可提高抗拉强度.
参考文献
[1] | 项程云.合金结构钢[M].北京:冶金工业出版社,1999 |
[2] | 殷瑞钰.钢质量的现代进展[M].北京:冶金工业出版社,1995 |
[3] | L. X. KONG .The Application of Constitutive and Artificial Neural Network Models to Predict the Hot Strength of Steels[J].ISIJ International,1999(10):991-998. |
[4] | V. NARAYAN .Estimation of Hot Torsion Stress Strain Curves in Iron AlloysUsing a Neural Network Analysis[J].ISIJ International,1999(10):999-1005. |
[5] | 袁曾任.人工神经网络及其应用[M].北京:清华大学出版社,1999 |
[6] | 俞德刚;谈育煦.钢的组织强度学[M].上海:上海科学技术出版社,1983 |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分:
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%