摘要：为了提高焊条的力学性能并缩短焊条研发周期,在E4301型焊条药皮配方基础上加入了CeO_2和稀土元素La,并对焊条进行了力学性能试验.对试验数据进行分析后发现,加入适量的稀土元素可以改善焊条的力学性能.利用典型BP和RBF神经网络分别建立力学性能预测模型.将焊条中的CeO_2、La、Si、Mn含量与焊接速度作为预测模型的输入变量,将熔敷金属的抗拉强度、下屈服强度、断后伸长率与热影响区平均硬度作为输出变量.结果表明,将BP和RBF神经网络用于对含稀土焊条力学性能的预测是可行的,且RBF神经网络模型的预测精度和效率要高于BP神经网络模型.
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 综合科技B类综合
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关键词：la元素 焊接速度 bp神经网络 rbf神经网络 预测模型 熔敷金属 力学性能 焊条
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