基于BP人工神经网络模型的高锰铝青铜数值分析

高锰铝青铜ZCuAl8Mn13Fe3Ni2，由于组成该合金的元素较多，且对机械性能的影响各不相同，研究通过数学建模方法对化学成分进行优选以得到优异的机械性能有着重要的意义。区别于以往的研究——根据小样本的实验室数据来探寻砂型铸造条件下Al当量与机械性能之间的线性回归关系，本文的研究基于在离心铸造条件下的大量实际生产数据。采用MATLAB构建BP人工神经网络模型，建立σb、σ、δ5、HB分别与Al、Mn、Fe、Ni之间的关系．并通过回代、预测手段检测其有效性。再利用所建模型得到的500组预测值进行大范围筛选，经与真值筛选结果对比分析并结合丰富经验，给出了合金成分的优选范围，并对元素间匹配关系、杂质含量、浇注温度的控制也进行了讨论。