金属学报  2003, Vol. 39 Issue (7): 686-690

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消失模铸造充型过程的模拟方法

李锋军 沈厚发 柳百成

清华大学机械工程系100084

李锋军; 沈厚发; 柳百成 . 消失模铸造充型过程的模拟方法[J]. 金属学报, 2003, 39(7): 686-690 .

摘要 参考文献 相关文章 Metrics 全文: PDF(156 KB)   摘要: 通过分析消失模铸造充型过程的特点,提出了一种消失模铸造充型过程的计算模型,并用人工神经网络算法计算了充型过程中不同时刻液态金属-模样界面的位置.模拟计算结果与实际测试结果无论在充型形态还是充型时间上都符合得较好. 关键词 ： 消失模铸造,  充型,  人工神经网络     Key words： 收稿日期: 2002-09-14      ZTFLH:  TG249.6   服务 把本文推荐给朋友 加入引用管理器 E-mail Alert RSS 作者相关文章 李锋军 沈厚发 柳百成 44.8K 链接本文: https://www.ams.org.cn/CN/Y2003/V39/I7/686 [1] Gurdogan O, Huang H, Aakay H U, Fincher W W, Wilson V E. Trans Am Foundrymen's Soc, 1996; 104: 451 [2] Wei Z J. PhD Thesis, Harbin Institute of Technology, 1996(魏尊杰.哈尔滨工业大学博士学位论文,1996) [3] Chen Y--F, Chen R--C, Hwang W--S. Trans Am Foundrymen's Soc, 1997; 105: 459 [4] Liu J, Ramsay C W, Askeland D R. Trans Am Foundrymen's Soc, 1997; 105: 435 [5] Lee H S. AFS Cast Met Res J, 1973; 9: 112 [6] Li F J, Lin Q S, Zhang D D, Shen H F, Liu B C. Mod Cast Iron, 2002; (1) : 21(李锋军,林青松,张殿德,沈厚发,柳百成.现代铸铁,2002;(1) :21) [7] Hill M W, Lawrence M, Ramsay C W, Askeland D R. Trans Am Foundrymen's Soc, 1997; 105: 443 [8] Li F J, Liu B C, Zhang D D. Mod Cast Iron, 2001; (1) : 35(李锋军,柳百成,张殿德.现代铸铁,2001;(1) :35) [1] 侯介山,周兰章,郭建亭,袁超. NiAl合金超塑性的人工神经网络预测[J]. 金属学报, 2013, 49(11): 1333-1338. [2] 邓天勇 吴迪 许云波 赵彦峰 刘相华 王国栋. 普碳钢中厚板热轧温度制定的一种新的数学方法[J]. 金属学报, 2009, 45(1): 67-72. [3] 吴士平; 郭景杰; 贾均 . TiAl基合金排气阀立式离心铸造充型及凝固过程数值模拟[J]. 金属学报, 2004, 40(3): 326-330 . [4] 由伟; 白秉哲; 方鸿生 ; 谢锡善 . 用人工神经网络模型预测钢的奥氏体形成温度[J]. 金属学报, 2004, 40(11): 1133-1137 . [5] 李新城; 陈光; 朱伟兴; 王匀; 张开华; 汪建敏 . 齿轮选材及热处理工艺智能专家系统[J]. 金属学报, 2004, 40(10): 1051-1054 . [6] 骆宇时; 彭志方 . 镍基高温合金中γ’和γ相点阵常数的简捷人工神经网络预测法[J]. 金属学报, 2003, 39(9): 897-902 . [7] 由伟; 方鸿生; 白秉哲 . 用反向传播人工神经网络预测低碳低合金钢的马氏体转变开始温度[J]. 金属学报, 2003, 39(6): 630-634 . [8] 王春水; 彭志方; 于洋洋 . 人工神经网络预测变形高温合金的持久强度[J]. 金属学报, 2003, 39(12): 1251-1254 . [9] 吴国华; 马春江; 王叶双; 朱燕萍; 丁文江 . 稀土对B319铝合金组织性能的影响[J]. 金属学报, 2002, 38(7): 703-708 . [10] 李萍; 薛克敏; 吕炎; 谭建荣 . 热变形参数对Ti-15-3合金显微组织的影响及预测[J]. 金属学报, 2002, 38(2): 145-148 . [11] 薛小怀; 钱百年; 于少飞; 国旭明; 杨柯; 訾炳涛 . 熔敷金属力学性能人工神经网络预测法的应用[J]. 金属学报, 2001, 37(9): 947-951 . [12] 张兆春;吴铸;李重河;钦佩;陈念贻. 模式识别─人工神经网络在改善汽车发动机缸体铸件力学性能方面的应用[J]. 金属学报, 1998, 34(10): 1068-1072. [13] 刘刚;陈瑞亮;李重河;陈念贻. 熔盐-液体金属相互溶解度的规律性[J]. 金属学报, 1997, 33(9): 939-942. [14] 郭进;李重河;钦佩;曾文明;陈念贻. AB_5型贮氢合金P-C关系的人工神经网络研究[J]. 金属学报, 1996, 32(3): 333-33. [15] 张鹏;崔建忠;张奇志;杜云慧;富江涛;巴立民. 人工神经网络在不锈钢-铝固液相压力复合研究中的应用[J]. 金属学报, 1996, 32(12): 1275-1278. Viewed Full text Abstract Cited   Shared      Discussed