[发明专利]一种9%Cr马氏体耐热钢焊缝金属Ac1点的预测方法

摘要

本发明涉及一种9%Cr马氏体耐热钢焊缝金属Ac1点的预测方法。应用合金热力学理论计算得到T组不同合金成分的焊缝金属的A1点数据，建立基于误差反向传播神经网络，利用所得数据对BP网络进行训练和测试，最后结合9%Cr钢焊缝金属Ac1点实测数据，将训练和测试好的网络输出阀值进行修正得到一个可用于预测9%Cr马氏体耐热钢焊缝金属Ac1点的方法。只要输入己知焊缝金属的成分（质量分数），即可运用该模型快速预测该成分条件下焊缝金属的Ac1点。本发明不仅可以用于计算某种成分条件下的9%Cr马氏体耐热钢焊缝金属的Ac1点,为其焊后热处理温度的选择提供依据，同时还可以用于指导其焊接材料的合金化设计。

主权项

一种9％Cr马氏体耐热钢焊缝金属Ac1点的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，由金属温度计算模块设计T组9％Cr马氏体耐热钢焊缝金属成分，并计算T组9％Cr马氏体耐热钢焊缝金属成分下的焊缝金属的A1温度，得到T组A1温度；步骤2，由神经网络建立模块基于焊缝金属中碳、氮、镍、锰、钴、铜、铬、钼、钨、钒、铌、硅十二种合金元素对A1点的影响，建立基于误差反向传播神经网络；步骤3，由预测模型建立模块针对步骤1得到T组A1温度对步骤2中基于误差反向传播神经网络进行训练和测试，得到一个能够预测9％Cr马氏体耐热钢焊缝金属A1点的预测模型；步骤4，由模型修正模块结合9％Cr钢焊缝金属Ac1点实测数据，对步骤3中所得的能够预测9％Cr马氏体耐热钢焊缝金属A1点的预测模型进行修正；得到修正后的预测模型；步骤5，由相变点确定模块分析9％Cr马氏体耐热钢焊缝金属中各个合金元素的质量百分数，并将各个合金元素的质量百分数输入到步骤4中修正后的模型预测9％Cr马氏体耐热钢焊缝金属的Ac1点。