【摘 要】
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采用双辉离子渗碳技术对20CrMnTi钢进行表面渗碳,并利用神经网络模型预测渗碳层厚度。结果表明,20CrMnTi钢双辉离子渗碳正交实验的预测值与实验值相对误差在1%以内,采用BP神
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采用双辉离子渗碳技术对20CrMnTi钢进行表面渗碳,并利用神经网络模型预测渗碳层厚度。结果表明,20CrMnTi钢双辉离子渗碳正交实验的预测值与实验值相对误差在1%以内,采用BP神经网络的方法研究渗碳工艺与渗碳性能间的关系是可行的。
The surface carburization of 20CrMnTi steel was carried out by double hull ion carburization and the thickness of carburized layer was predicted by neural network model. The results show that the relative error between the predicted value and the experimental value of 20CrMnTi steel in double hull plasma carburization is within 1%. It is feasible to study the relationship between carburizing process and carburizing performance by using BP neural network.
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