钛合金相变点预测模型的构建和评估

基于西北有色金属研究院实际生产中统计的321组钛合金铸锭化学成分与相变点数据,构建了预测钛合金(α+β)/β相变点的人工神经网络模型和多元线性回归模型,并对模型的准确性进行了评价分析。结果显示,多元线性回归模型的训练值及预测值与(α+β)/β相变点实际值的相关性系数分别为0.761 05和0.809 93,而人工神经网络模型的相关性系数分别为0.927 21和0.818 51,具有更好的相关性。人工神经网络模型的平均绝对误差为4.02℃,相比多元线性回归模型(平均绝对误差为5.11℃)具有更高的精度,可以更好地描述合金元素与钛合金(α+β)/β相变点之间的非线性关系。

射频超导腔用高纯铌材制备

采用高真空电子束炉不少于3次熔炼的方式制备了大规格高纯铌铸锭。高纯铌铸锭的纯度达到99.99%,剩余电阻率比值(residual resistivity ratio,RRR)稳定地大于300,满足了射频超导腔用高纯铌材料的要求。高纯铌铸锭的RRR值主要受H、N、O、C等间隙元素的影响,随着熔炼次数的增加,气体元素可有效去除,RRR值也稳步增长。高纯铌化学元素的检测精度不能完全与RRR值对应,应结合两参数来评价高纯铌铸锭的品质。