[发明专利]应用BP神经网络预测TC4钛合金铸件缩孔缺陷的方法在审
| 申请号： | 201710684770.6 | 申请日： | 2017-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN107577850A | 公开（公告）日： | 2018-01-12 |
| 发明（设计）人： | 王彦菊;关永军 | 申请（专利权）人： | 中国航发北京航空材料研究院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国航空专利中心11008 | 代理人： | 李建英 |
| 地址： | 100095*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于一种应用BP神经网络预测TC4钛合金铸件缩孔缺陷的方法。本发明将BP神经网络模型应用于TC4钛合金铸件的缩孔位置预测，根据缩孔形成的原因和钛合金熔模铸造的特点，首次提出选取型腔填充时间、材料流动距离、材料年龄、自由表面积*流动时间、局部凝固时间、冷却速率、温度梯度，七个参量作为BP神经网络的输入，将对应位置是否存在缩孔作BP神经网络的输出的方法，建立了一种有效预测TC4钛合金铸件的缩孔缺陷的方法，通过本发明，能否更为准确地预测TC4钛合金在铸造过程中缩孔的位置，解决了钛合金铸件缩孔探测困难，以及MAGMA，TSolver及ProCAST等铸造模拟软件预测结果准确率不足的问题，为TC4钛合金在铸造过程中缺陷的精确预测与有效避免提供了数据基础。 | ||
| 搜索关键词： | 应用 bp 神经网络 预测 tc4 钛合金 铸件 缩孔 缺陷 方法 | ||
【主权项】：
一种应用BP神经网络预测TC4钛合金铸件缩孔缺陷的方法，其特征包括以下步骤：(1)根据缩孔形成的原因和钛合金熔模铸造的特点，选取型腔填充时间、材料流动距离、材料年龄、自由表面积*流动时间、局部凝固时间、冷却速率、温度梯度，七个参量作为BP神经网络的输入，将对应位置是否存在缩孔作BP神经网络的输出，其中，有缩孔存在记为1，否则记为0；(2)以ProCAST软件模拟TC4钛合金的熔模铸造过程，在铸件模拟结果和X射线探伤结果的基础上，收集各个位置的相关输入、输出参量，将收集到的数据作为BP网络的训练样本集，确定BP神经网络的输入层及输出层的节点数、隐含层层数、隐含层节点数、传递函数、训练函数、权值和阈值参数；(3)用收集到的样本集训练BP神经网络，构建出预测TC4钛合金铸件缩孔的BP神经网络模型；(4)进行仿真测试，将预测结果与实际结果做对比分析，得到TC4钛合金铸件缩孔的预测结果。
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