專利名稱：一種9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac₁點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，尤其是涉及一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1A的預(yù)測(cè)方法。
背景技術(shù)：
9% Cr馬氏體耐熱鋼主要包含P92、P91和E911三種新型馬氏體耐熱鋼，廣泛用于超超臨界鍋爐主蒸汽管、集箱等厚壁管道等構(gòu)件，焊縫韌性偏低是該系列鋼焊接時(shí)的一個(gè)主要問題。為了改善焊縫韌性，需要對(duì)焊縫進(jìn)行不同于母材的合金化設(shè)計(jì)，如適當(dāng)降低碳、 硅和鈮等，并加入鎳、錳和鈷等奧氏體化合金元素，相應(yīng)的焊縫金屬的Ac1點(diǎn)也將發(fā)生變化。9% Cr馬氏體耐熱鋼焊后必需進(jìn)行高溫回火處理，以消除焊接殘余應(yīng)力和改善焊接接頭性能，一般要求熱處理最高溫度應(yīng)至少低于焊縫金屬Ac1點(diǎn)15°C，以避免在熱處理過程中因溫度控制不當(dāng)，導(dǎo)致回火溫度超過焊縫金屬的Ac1而產(chǎn)生新的奧氏體，生成的奧氏體在隨后的冷卻中轉(zhuǎn)變成未回火的馬氏體組織，使得焊縫硬度增加、沖擊韌性下降，同時(shí)使材料高溫持久強(qiáng)度降低，降低接頭的整體性能。因此，焊接材料廠家在供貨時(shí)，用戶單位要求提供焊材焊縫金屬(熔敷金屬)的Ac1點(diǎn)。要充分發(fā)揮9% Cr馬氏體耐熱鋼的優(yōu)異性能，開發(fā)與之相匹配的焊接材料顯得尤為重要，然而對(duì)于P92焊材成分目前還沒有統(tǒng)一的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，而且不同焊材廠家采取了不同合金設(shè)計(jì)，即使同一廠家的產(chǎn)品，不同批號(hào)產(chǎn)品也存在一定成分波動(dòng)。因此，基于熱處理等工藝需要，需要經(jīng)常性的并且要求快速確定焊縫金屬Ac1點(diǎn)。傳統(tǒng)測(cè)定焊縫金屬Ac1的方法主要是物理方法，如膨脹法、熱分析法、硬度法等等，但這些方法都很難適應(yīng)快速和大批量的測(cè)定確定焊縫金屬Ac1的要求，并且測(cè)定成本高。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是80年代末開始迅速發(fā)展的一門非線性科學(xué)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性、學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性和非線性的映射能力，特別適于解決因果關(guān)系復(fù)雜的非確定性推理、判斷、識(shí)別和分類等問題。目前，在鋼鐵冶金領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的是具有多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)且采用反向誤差傳播訓(xùn)練方法的模型(BP模型)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明主要是解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的技術(shù)問題；提供了一種不僅能夠用于預(yù)測(cè)某種成分條件下的9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬的Ac1點(diǎn)，為其焊后熱處理溫度選擇提供依據(jù)，同時(shí)還可以用于指導(dǎo)9% Cr鋼焊接材料的合金化設(shè)計(jì)的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1A的預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明再有一目的是解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的等的技術(shù)問題；提供了一種解決了傳統(tǒng)中用膨脹法等物理方法測(cè)定Ac1點(diǎn)時(shí)浪費(fèi)時(shí)間精力、增加成本和不適于大規(guī)模測(cè)定的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明的上述技術(shù)問題主要是通過下述技術(shù)方案得以解決的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1，由金屬溫度計(jì)算模塊設(shè)計(jì)T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分，并計(jì)算T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分下的焊縫金屬的A1溫度，得到T組A1溫度；步驟2，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模塊基于焊縫金屬中碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅十二種合金元素對(duì)A1點(diǎn)的影響，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟3，由預(yù)測(cè)模型建立模塊針對(duì)步驟I得到T組A1溫度對(duì)步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到一個(gè)能夠預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型；步驟4，由模型修正模塊結(jié)合9% Cr鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)步驟3中所得的能夠預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正；得到修正后的預(yù)測(cè)模型；步驟5，由相變點(diǎn)確定模塊分析9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬中各個(gè)合金元素的質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，并將各個(gè)合金元素的質(zhì)量百分?jǐn)?shù)輸入到步驟4中修正后的模型預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬的Ac1點(diǎn)。在上述的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，所述的步驟I中，設(shè)計(jì)T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分，計(jì)算不同成分的焊縫金屬A1是基于運(yùn)用Thermo-Calc熱力學(xué),具體方法為根據(jù)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬化學(xué)成分特點(diǎn)和各主要合金元素的變化范圍，選取其平均成分作為參考成分，其中，O. 11C，0. 3Si，0. 45Μη，0· 20V,O. 07Nb，0. 2Ni，9. OCr,
0.035N, 0. 7Mo，I. 25W，OCo，OCu，設(shè)計(jì)T組不同合金成分組合，通過運(yùn)用Thermo-Calc熱力學(xué)計(jì)算軟件得到碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅十二種合金元素含量變化對(duì)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫中A1點(diǎn)影響，計(jì)算方法如下步驟I. I，選擇鐵基數(shù)據(jù)庫(kù) TCFE-6，選擇 Fe, C，Mn, Si, Cr, Mo, W，Ni, Nb, V, N, B, Co
元素；步驟1.2，初始條件設(shè)置，給定溫度和壓力參數(shù)分別為6001、101325 &，并輸入P92鋼焊縫金屬組成，所述P92鋼焊縫金屬組成為質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，計(jì)算給定條件下的平衡相組成；步驟I. 3，為計(jì)算Ac1溫度，則應(yīng)移除溫度條件，而將面心立方的Y鐵素體相狀態(tài)設(shè)置為FIXED，將Y鐵素體相含量設(shè)為O. OOmoles，此時(shí)計(jì)算條件缺失恢復(fù)到零，然后選擇溫度和壓力參數(shù)，最后計(jì)算得到A1溫度。在上述的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，所述步驟2中，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體方法為步驟2. I，定義輸入層和輸出層選取C、N、Ni、Mn、Co、Cu、Cr、Mo、W、V、Nb、Si合金元素含量作為模型的輸入變量，
因此該網(wǎng)絡(luò)中輸入層神經(jīng)元數(shù)為12 ;以每組合金成份條件下焊縫金屬Ac1相變點(diǎn)溫度值作為網(wǎng)絡(luò)模型輸出，因此輸出層神經(jīng)元數(shù)為I。步驟2. 2，選擇隱層數(shù)和隱層單元數(shù)采用單隱層，并確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9。步驟2. 3，其它參數(shù)的確定隱層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)f(x) = I/(l+e_x),輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)f (X) =x,使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值,訓(xùn)練次數(shù)為2000次，誤差目標(biāo)為O. 5，選擇樣本數(shù)為T，其中N個(gè)訓(xùn)練樣本，T-N個(gè)測(cè)試樣本。在上述的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，所述步驟2中，基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)輸入層、一個(gè)中間層和一個(gè)輸出層，輸入層有12個(gè)神經(jīng)元，中間層有9個(gè)神經(jīng)元，輸出層有一個(gè)神經(jīng)元；所述預(yù)測(cè)模型的中間層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值；對(duì)步驟I得到T組A1溫度對(duì)步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試的具體步驟如下步驟4. 1，設(shè)定權(quán)值和閾值和訓(xùn)練次數(shù)，并對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化，隨機(jī)摘取T組樣本中的T-N組樣本作為訓(xùn)練樣本，N組樣本作為測(cè)試樣本，輸入T-N組訓(xùn)練樣本，所述樣本為步驟I中得到的T組A1溫度以及T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分；步驟4. 2，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出，得到反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，并計(jì)算反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值的修正因子，根據(jù)步驟I中得到的T-N組A1溫度 計(jì)算值和網(wǎng)絡(luò)輸出計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，所述網(wǎng)絡(luò)輸出誤差即為步驟I中得到的T-N組A1溫度計(jì)算值和本步驟計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)輸出的比較差值；步驟4. 3，判斷是否達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，并根據(jù)是否達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)選擇執(zhí)行以下步驟選擇執(zhí)行步驟1，若尚未達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，判斷在步驟4. 2中網(wǎng)絡(luò)輸出誤差是否小于期望誤差，若小于期望誤差，則訓(xùn)練結(jié)束，同時(shí)保存步驟4. 2中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，得到待定預(yù)測(cè)模型；若大于期望誤差，修正反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值后步驟重復(fù)4. 2.其中修正因子采用步驟4. 2中計(jì)算的修正因子；選擇執(zhí)行步驟2，若達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，則該反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在給定的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)不能收斂，訓(xùn)練結(jié)束；步驟4. 4，將N組測(cè)試樣本逐個(gè)輸入選擇執(zhí)行步驟I中的待定預(yù)測(cè)模型，若預(yù)測(cè)誤差低于規(guī)定水平時(shí)表明該待定預(yù)測(cè)模型能夠用于預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)，即該待定預(yù)測(cè)模型即是步驟3中所得到的預(yù)測(cè)模型；否則，該待定預(yù)測(cè)模型不符合，結(jié)束整個(gè)步驟。在上述的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，所述的步驟4中，所述的9% Cr鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)以及焊縫金屬成分采用焊接材料廠家實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將各種牌號(hào)的焊縫金屬成分輸入到預(yù)測(cè)模型中即可輸出焊縫金屬的A1點(diǎn)，上述步驟I中計(jì)算得到的是平衡條件下焊縫金屬的A1溫度，而非非平衡條件下的Ac1溫度，因此該網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果較Ac1點(diǎn)實(shí)測(cè)值要偏低，需要對(duì)步驟4中得到的預(yù)測(cè)模型輸出層閥值進(jìn)行修正，即在預(yù)測(cè)
結(jié)果上加一個(gè)修正值，根據(jù)計(jì)算結(jié)果取輸出閥值修正項(xiàng)為H =23. 90C。因此，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)1.不僅能夠用于預(yù)測(cè)某種成分條件下的9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬的Ac1點(diǎn)，為其焊后熱處理溫度選擇提供依據(jù)，同時(shí)還可以用于指導(dǎo)9%Cr鋼焊接材料的合金化設(shè)計(jì)；2.解決了傳統(tǒng)中用膨脹法等物理方法測(cè)定Ac1點(diǎn)時(shí)浪費(fèi)時(shí)間精力、增加成本和不適于大規(guī)模測(cè)定等問題。


圖I本發(fā)明中運(yùn)用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖。
圖2本發(fā)明中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖。圖3本發(fā)明中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差圖。
具體實(shí)施例方式下面通過實(shí)施例，并結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步具體的說明。本發(fā)明的9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟步驟1，由金屬溫度計(jì)算模塊設(shè)計(jì)T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分，并計(jì)算T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分下的焊縫金屬的A1溫度，得到T組A1溫度，具體方法為根據(jù)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬化學(xué)成分特點(diǎn)和各主要合金元素可能的變化范圍，選取其平均成分(O. 11C，O. 3Si，0. 45Μη，0· 20V, O. 07Nb，0. 2Ni，9. 0Cr,0. 035N，0. 7Mo,
I.25W，0Co，0Cu)作為參考成分，設(shè)計(jì)T組不同合金成分組合，通過運(yùn)用Thermo-Calc熱力學(xué)計(jì)算軟件得到碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅等十二種合金元素含量變化對(duì)9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫中A1點(diǎn)影響。如在研究C的影響時(shí)，C成分變化范圍為O. 05 O. 13%，分別取O. 05，O. 07，O. 09，O. 11，O. 13 %，其它元素的含量取參考成分，經(jīng)過熱力學(xué)分析計(jì)算得到A1點(diǎn)，用同樣方法得到其它元素含量變化時(shí)焊縫金屬的A1溫度。計(jì)算方法如下步驟2. I :打開Thermo-Calc軟件，選擇鐵基數(shù)據(jù)庫(kù)TCFE-6，選擇Fe，C，Mn，Si，Cr，Mo, W, Ni, Nb, V, N, B, Co 元素。步驟2.2 :初始條件設(shè)置，給定溫度和壓力參數(shù)分別為600°C、101325Pa，并輸入P92鋼焊縫金屬組成(質(zhì)量百分?jǐn)?shù))，點(diǎn)擊計(jì)算給定條件下的平衡相組成。步驟2. 3 :為計(jì)算Ac1溫度，則應(yīng)移除溫度條件，而將面心立方的Y鐵素體相(該軟件中顯示為FCC_A1)狀態(tài)設(shè)置為FIXED，將、鐵素體相含量設(shè)為O. OOmoles，此時(shí)計(jì)算條件缺失恢復(fù)到零，點(diǎn)擊Show Value鍵，并選擇溫度和壓力參數(shù)選項(xiàng)中的TemperatureCelsius,最后點(diǎn)擊Show鍵計(jì)算得到A1溫度。步驟2，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模塊基于焊縫金屬中碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅十二種合金元素對(duì)A1點(diǎn)的影響，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體方法為I)輸入層和輸出層的設(shè)計(jì)選取C、N、Ni、Mn、Co、Cu、Cr、Mo、W、V、Nb、Si合金元素含量作為模型的輸入變量，
因此該網(wǎng)絡(luò)中輸入層神經(jīng)元數(shù)為12 ;以每組合金成份條件下焊縫金屬Ac1相變點(diǎn)溫度值作為網(wǎng)絡(luò)模型輸出，因此輸出層神經(jīng)元數(shù)為I。2)隱層數(shù)和隱層單元數(shù)的選擇1989年,Robert Hecht-Nielson證明了對(duì)于任何閉區(qū)間內(nèi)的一個(gè)連續(xù)函數(shù)都可以用一個(gè)隱層的BP網(wǎng)絡(luò)來逼近。因?yàn)橐粋€(gè)3層的BP網(wǎng)絡(luò)可以完成任意的η維到m維的連續(xù)映射，故本模型采用單隱層，而隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇是一個(gè)比較復(fù)雜的問題，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式并經(jīng)過作者多次嘗試，最后確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9。3)其它參數(shù)的確定隱層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)f(x) = l/(l+e_x)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)f (X) = X，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值，訓(xùn)練次數(shù)為2000次,誤差目標(biāo)為0. 5,選擇樣本數(shù)為T,其中N個(gè)訓(xùn)練樣本，T-N個(gè)測(cè)試樣本。、
本步驟中，基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)輸入層、一個(gè)中間層和一個(gè)輸出層，輸入層有12個(gè)神經(jīng)元，中間層有9個(gè)神經(jīng)元，輸出層有一個(gè)神經(jīng)元；所述預(yù)測(cè)模型的中間層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值，結(jié)構(gòu)圖如附圖I所示。步驟3，由預(yù)測(cè)模型建立模塊針對(duì)步驟I得到T組A1溫度對(duì)步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到一個(gè)能夠預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型；對(duì)步驟I得到T組A1溫度對(duì)步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試的具體步驟如下步驟4. 1，設(shè)定權(quán)值和閾值和訓(xùn)練次數(shù)，并對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化，隨機(jī)摘取T組樣本中的T-N組樣本作為訓(xùn)練樣本，N組樣本作為測(cè)試樣本，輸入T-N組中稱訓(xùn)練樣本，所述樣本為步驟I中得到的T租Al溫度以及T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分；步驟4. 2，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出，得到反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，并計(jì)算反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值的修正因子，根據(jù)步驟I中得到的T組A1溫度計(jì)算值和網(wǎng)絡(luò)輸出計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，網(wǎng)絡(luò)輸出誤差即為步驟I中得到的T-N組A1溫度計(jì)算值和本步驟計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)輸出的比較差值；步驟4. 3，判斷是否達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，并根據(jù)是否達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)選擇執(zhí)行以下步驟選擇執(zhí)行步驟1，若尚未達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，判斷在步驟4. 2中網(wǎng)絡(luò)輸出誤差是否小于期望誤差，若小于期望誤差，則訓(xùn)練結(jié)束，同時(shí)保存步驟4. 2中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值；若大于期望誤差，修正反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值后步驟重復(fù)4. 2.其中修正因子采用步驟4. 2中計(jì)算的修正因子；選擇執(zhí)行步驟2，若達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，則該反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在給定的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)不能收斂，訓(xùn)練結(jié)束。步驟3. 4，將N組樣本測(cè)試樣本逐個(gè)輸入選擇執(zhí)行步驟I中的待定預(yù)測(cè)模型，若預(yù)測(cè)誤差低于規(guī)定水平時(shí)表明該待定預(yù)測(cè)模型能夠用于預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)，即該待定預(yù)測(cè)模型即是步驟3中所得到的預(yù)測(cè)模型；否則，該待定預(yù)測(cè)模型不符合，結(jié)束整個(gè)步驟。在本實(shí)施例中，訓(xùn)練與測(cè)試是指用前面熱力學(xué)計(jì)算所得144組不同合金成分下焊縫金屬A1點(diǎn)數(shù)據(jù)中的118組作為訓(xùn)練樣本對(duì)所建立的模型進(jìn)行訓(xùn)練，用余下的26組不同合金成分下焊縫金屬A1點(diǎn)數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型網(wǎng)絡(luò)采用誤差反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練流程如附圖2所示，反復(fù)訓(xùn)練后當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到O. 5°C時(shí)即可停止訓(xùn)練，訓(xùn)練誤差圖如附圖3所示，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)26組測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)誤差低于規(guī)定水平時(shí)表明網(wǎng)絡(luò)模型可用于預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)。 步驟4，由模型修正模塊結(jié)合9% Cr鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)步驟3中所得的能夠預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正；得到修正后的預(yù)測(cè)模型；9% Cr鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)以及焊縫金屬成分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采用焊接材料廠家(當(dāng)然也可以來自各個(gè)參考文獻(xiàn))，將各種牌號(hào)的焊縫金屬輸入到預(yù)測(cè)模型中即可輸出焊縫金屬的Ac1點(diǎn)，上述步驟I中計(jì)算得到的是平衡條件下焊縫金屬的Ac1溫度，而非非平衡條件下的Ac1溫度，因此該網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果較Ac1點(diǎn)實(shí)測(cè)值要偏低，需要對(duì)步驟4中得到的預(yù)測(cè)模型輸出層閥值進(jìn)行修正，即在預(yù)測(cè)結(jié)果上加一個(gè)修正值，根據(jù)計(jì)算結(jié)果取輸出閥值修正項(xiàng)為忑I =23. 9。。。步驟5，由焊點(diǎn)確定模塊分析9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬中各個(gè)合金元素的質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，并將各個(gè)合金元素的質(zhì)量百分?jǐn)?shù)輸入到步驟4中修正后的模型預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬的Ac1A。所述的合金元素主要包括碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅等十二種主要的合金元素。本發(fā)明中選取碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅等十二種主要的合金元素為輸入?yún)?shù)，適用的合金成分范圍(質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，wt. % )如下C :成分變化范圍為O. 05 O. 13 ;
N :成分變化范圍為O. 03 O. 07 ;Ni :成分變化范圍為O I. 2 ;Mn :成分變化范圍為O I. 2 ;Cr :成分變化范圍為7. 5 9. 5 ;Mo :成分變化范圍為O. 3 I. O ;W :成分變化范圍為O 2. 5 ;Nb :成分變化范圍為O O. IV :成分變化范圍為O. 15 O. 25Si :成分變化范圍為O. I O. 5Co:成分變化范圍為O 2.0Cu :成分變化范圍為O I. O實(shí)施例本發(fā)明所涉及的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法與傳統(tǒng)的膨脹法確定9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1A的比較分析表I所示的八種牌號(hào)的9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬中碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅等十二種合金元素的質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，將不同成分的9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬中合金元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)輸入到所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即可預(yù)測(cè)得出該組焊縫金屬的Ac1點(diǎn)。另外用傳統(tǒng)的膨脹法測(cè)定各組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬的Ac1點(diǎn)，以驗(yàn)證運(yùn)用該預(yù)測(cè)模型的值的精度。本例中用本發(fā)明所得的預(yù)測(cè)結(jié)果與用膨脹法測(cè)定結(jié)果如下表2所示。表19% Cr馬氏體耐熱鋼焊條熔敷金屬成分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)，％ )
權(quán)利要求
1.一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟1，由金屬溫度計(jì)算模塊設(shè)計(jì)T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分，并計(jì)算T組.9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分下的焊縫金屬的A1溫度，得到T組A1溫度； 步驟2，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模塊基于焊縫金屬中碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅十二種合金元素對(duì)A1點(diǎn)的影響，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 步驟3，由預(yù)測(cè)模型建立模塊針對(duì)步驟I得到T組A1溫度對(duì)步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到一個(gè)能夠預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型；步驟4，由模型修正模塊結(jié)合9% Cr鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)步驟3中所得的能夠預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正；得到修正后的預(yù)測(cè)模型；步驟5，由相變點(diǎn)確定模塊分析9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬中各個(gè)合金元素的質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，并將各個(gè)合金元素的質(zhì)量百分?jǐn)?shù)輸入到步驟4中修正后的模型預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬的Ac1點(diǎn)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述的步驟I中，設(shè)計(jì)T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分，計(jì)算不同成分的焊縫金屬A1是基于運(yùn)用Thermo-Calc熱力學(xué),具體方法為 根據(jù)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬化學(xué)成分特點(diǎn)和各主要合金元素的變化范圍，選取其平均成分作為參考成分，其中，O. 11C，0. 3Si，0. 45Μη，0· 20V,O. 07Nb，0. 2Ni，9. OCr,.0.035N, 0. 7Mo，I. 25W，OCo，OCu，設(shè)計(jì)T組不同合金成分組合，通過運(yùn)用Thermo-Calc熱力學(xué)計(jì)算軟件得到碳、氮、鎳、錳、鈷、銅、鉻、鑰、鎢、釩、鈮、硅十二種合金元素含量變化對(duì)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫中A1點(diǎn)影響，計(jì)算方法如下 步驟 I. I，選擇鐵基數(shù)據(jù)庫(kù) TCFE-6，選擇 Fe，C，Mn，Si，Cr，Mo, W，Ni，Nb, V，N, B, Co 元素； 步驟I. 2，初始條件設(shè)置，給定溫度和壓力參數(shù)分別為600°C、101325Pa，并輸入P92鋼焊縫金屬組成，所述P92鋼焊縫金屬組成為質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，計(jì)算給定條件下的平衡相組成；步驟I. 3，為計(jì)算Ac1溫度，則應(yīng)移除溫度條件，而將面心立方的Y鐵素體相狀態(tài)設(shè)置為FIXED，將Y鐵素體相含量設(shè)為O. OOmoles，此時(shí)計(jì)算條件缺失恢復(fù)到零，然后選擇溫度和壓力參數(shù)，最后計(jì)算得到A1溫度。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2中，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體方法為 步驟2. I，定義輸入層和輸出層 選取C、N、Ni、Mn、Co、Cu、Cr、Mo、W、V、Nb、Si合金元素含量作為模型的輸入變量，因此該網(wǎng)絡(luò)中輸入層神經(jīng)元數(shù)為12 ;以每組合金成份條件下焊縫金屬Ac1相變點(diǎn)溫度值作為網(wǎng)絡(luò)模型輸出，因此輸出層神經(jīng)元數(shù)為I ; 步驟2. 2，選擇隱層數(shù)和隱層單元數(shù)采用單隱層，并確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9 ； 步驟2. 3，其它參數(shù)的確定隱層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)f(x) = l/(l+e_x)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)f(x) = X，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值，訓(xùn)練次數(shù)為2000次，誤差目標(biāo)為O. 5，選擇樣本數(shù)為T，其中N個(gè)訓(xùn)練樣本，T-N個(gè)測(cè)試樣本。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Acl點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2中，基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)輸入層、一個(gè)中間層和一個(gè)輸出層，輸入層有12個(gè)神經(jīng)元，中間層有9個(gè)神經(jīng)元，輸出層有一個(gè)神經(jīng)元；所述預(yù)測(cè)模型的中間層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值；對(duì)步驟1 得到T組A1溫度對(duì)步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試的具體步驟如下 步驟4. 1，設(shè)定權(quán)值和閾值和訓(xùn)練次數(shù)，并對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化，隨機(jī)摘取T組樣本中的T-N組樣本作為訓(xùn)練樣本，N組樣本作為測(cè)試樣本，輸入T-N組訓(xùn)練樣本，所述樣本為步驟I中得到的T組A1溫度以及T組9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬成分； 步驟4. 2，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出，得到反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，并計(jì)算反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值的修正因子，根據(jù)步驟I中得到的T-N組A1溫度計(jì)算值和網(wǎng)絡(luò)輸出計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，所述網(wǎng)絡(luò)輸出誤差即為步驟I中得到的T-N組A1溫度計(jì)算值和本步驟計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)輸出的比較差值； 步驟4. 3，判斷是否達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，并根據(jù)是否達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)選擇執(zhí)行以下步驟 選擇執(zhí)行步驟1，若尚未達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，判斷在步驟4. 2中網(wǎng)絡(luò)輸出誤差是否小于期望誤差，若小于期望誤差，則訓(xùn)練結(jié)束，同時(shí)保存步驟4. 2中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，得到待定預(yù)測(cè)模型；若大于期望誤差，修正反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值后步驟重復(fù)4. 2.其中修正因子采用步驟4. 2中計(jì)算的修正因子； 選擇執(zhí)行步驟2，若達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)，則該反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在給定的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)不能收斂，訓(xùn)練結(jié)束； 步驟4. 4，將N組測(cè)試樣本逐個(gè)輸入選擇執(zhí)行步驟I中的待定預(yù)測(cè)模型，若預(yù)測(cè)誤差低于規(guī)定水平時(shí)表明該待定預(yù)測(cè)模型能夠用于預(yù)測(cè)9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬A1點(diǎn)，即該待定預(yù)測(cè)模型即是步驟3中所得到的預(yù)測(cè)模型；否則，該待定預(yù)測(cè)模型不符合，結(jié)束整個(gè)步驟。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種9% Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述的步驟4中，所述的9% Cr鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)以及焊縫金屬成分采用焊接材料廠家實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將各種牌號(hào)的焊縫金屬成分輸入到預(yù)測(cè)模型中即可輸出焊縫金屬的A1點(diǎn)，上述步驟I中計(jì)算得到的是平衡條件下焊縫金屬的A1溫度，而非非平衡條件下的Ac1溫度，因此該網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果較Ac1點(diǎn)實(shí)測(cè)值要偏低，需要對(duì)步驟4中得到的預(yù)測(cè)模型輸出層閥值進(jìn)行修正，即在預(yù)測(cè)結(jié)果上加一個(gè)修正值，根據(jù)計(jì)算結(jié)果取輸出閥值修正項(xiàng)為忑I =23. 9。。。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法。應(yīng)用合金熱力學(xué)理論計(jì)算得到T組不同合金成分的焊縫金屬的A1點(diǎn)數(shù)據(jù)，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用所得數(shù)據(jù)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，最后結(jié)合9%Cr鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將訓(xùn)練和測(cè)試好的網(wǎng)絡(luò)輸出閥值進(jìn)行修正得到一個(gè)可用于預(yù)測(cè)9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬Ac1點(diǎn)的方法。只要輸入己知焊縫金屬的成分(質(zhì)量分?jǐn)?shù))，即可運(yùn)用該模型快速預(yù)測(cè)該成分條件下焊縫金屬的Ac1點(diǎn)。本發(fā)明不僅可以用于計(jì)算某種成分條件下的9%Cr馬氏體耐熱鋼焊縫金屬的Ac1點(diǎn),為其焊后熱處理溫度的選擇提供依據(jù)，同時(shí)還可以用于指導(dǎo)其焊接材料的合金化設(shè)計(jì)。
文檔編號(hào)G06N3/08GK102663498SQ20121013187
公開日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年4月28日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月28日
發(fā)明者于淑敏, 柯洪剛, 王學(xué), 鄭江鵬 申請(qǐng)人:武漢大學(xué)