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研究生:歐育附
研究生(外文):Yu-fu Ou
論文名稱:類神經網路應用於鎂合金熱鍛成形性之研究
論文名稱(外文):Application of ANN to study formability of Magnesium Alloy under hot forging process
指導教授:向四海
指導教授(外文):Su-Hai Hsiang  
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:機械工程系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:鎂合金硬度金相類神經網路
外文關鍵詞:magnesium alloyhardnessobservation of microstructureartificial neural network
相關次數:
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本論文主要探討AZ31及AZ61鎂合金在不同成形溫度下的熱鍛成形性,在鍛造加工之各種製程參數,包括胚料加熱溫度和潤滑劑等。以具凸緣外形之圓柱鍛件為研究載具,藉著改變製程參數,本研究嘗試尋找鎂合金凸緣鍛件的最佳鍛造成形條件,期望能鍛造出較佳的凸緣外形輪廓且能以較低鍛造負荷成形者。
此外藉由鍛造成形品之硬度試驗與金相觀察來分析胚料加熱溫度與潤滑劑對於微觀組織與鍛造零件強度的影響。
最後再利用類神經網路之理論,將本文中所做之實驗數據進行學習,及對尚未實驗之結果進行預測,並進行驗證實驗,以確立本文所建立之類神經網路模式之可用性,希望藉此一模式應用於凸緣鍛造之參數選擇。
This study investigates the mechanical properties and forming characteristics of AZ31 and AZ61 magnesium alloy parts with different temperatures under hot forging. Process parameters considered in this study are the heating temperature of billet and the lubricants. A cylinderial parts with flange is adopted as a carrier, by changing the process parameters, this study try to find out the best forming condition for the forging parts of magnesium alloy with lower forging load.
In addition, through the hardness test and the observation of microstructure of forged parts,the influence of heating temperature of billet and lubricant on the microstructure and strength of forged parts can be clarified.
Finally, Artificial Neural Network (ANN) is applied to learn the data obtained from experiments and to predict the experimental result under new combination of process parameters. Confirmatory experiment is carried out to prove the usefulness of the ANN model.
中文摘要………………………………………………………………..I
英文摘要…………………………………………………………….....II
誌謝…………………………………………………………………....III
目錄…………………………………………………………………....IV
符號索引……………………………………………………………..VII
圖表索引………………………………………………………….. ..VIII
第一章 緒論…………………………………………………………..1
1.1 前言……………………………………………………….......1
1.2 研究動機與目的……………………………………………...2
1.3 論文構成……………………………………………………...3
第二章 鎂合金鍛造的介紹…………………………………………..4
2.1 鎂的生產……………………………………………………...4
2.1.1 鎂的性質………………………………………………..4
2.1.2 鎂合金的符號及意義…………………………………..6
2.1.3 各種合金元素對鎂的影響……………………………..8
2.1.4 鍛造用鎂合金的種類…………………………………10
2.1.5 鎂合金之超塑性………………………………………10
2.2 鍛造成形加工介紹……………………………………….....11
2.2.1 依模具形狀不同………………………………………11
2.2.2 依加工溫度不同………………………………………12
2.3 鍛造的缺陷………………………………………………….13
2.4 可鍛性……………………………………………………….14
2.5 鍛造潤滑劑………………………………………………….16
2.6 類神經網路理論簡介……………………………………….17
2.6.1 類神經網路的介紹……………………………………17
2.6.2類神經網路的理論推導 ……………………………...18
2.6.3 類神經網路的發展史…………………………………21
2.6.4 類神經網路的架構……………………………………23
2.6.5 類神經網路的運作……………………………………24
2.6.6 類神經網路的學習步驟………………………………24
2.6.7 類神經網路的分類……………………………………25
第三章 實驗方法……………………………………………………27
3.1 實驗材料…………………………………………………….28
3.2 實驗流程…………………………………………………….29
3.3 實驗步驟…………………………………………………….30
3.3.1凸緣鍛造實驗步驟…………………………………….30
3.3.2 硬度實驗步驟…………………………………………32
3.3.3 金相觀察步驟…………………………………………34
3.4 實驗設備…………………………………………………….36
第四章 實驗結果……………………………………………………51
4.1 凸緣鍛造實驗結果………………………………………….52
4.2 硬度實驗結果……………………………………………….69
4.3 金相觀察結果……………………………………………….71
4.4 類神經網路模擬結果……………………………………….76
第五章 結論與建議…………………………………………………88
5.1 結論………………………………………………………….88
5.2 未來研究方向之建議……………………………………….89
參考文獻…………………………………………………………........90
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