任军帅，张英明，吝靖玉，席恩平

(西北有色金属研究院，陕西 西安 710016)

钛合金相变点预测模型的构建和评估

任军帅，张英明，吝靖玉，席恩平

(西北有色金属研究院，陕西 西安 710016)

基于西北有色金属研究院实际生产中统计的321组钛合金铸锭化学成分与相变点数据，构建了预测钛合金(α+β)/β相变点的人工神经网络模型和多元线性回归模型，并对模型的准确性进行了评价分析。结果显示，多元线性回归模型的训练值及预测值与(α+β)/β相变点实际值的相关性系数分别为0.761 05和0.809 93，而人工神经网络模型的相关性系数分别为0.927 21和0.818 51，具有更好的相关性。人工神经网络模型的平均绝对误差为4.02 ℃，相比多元线性回归模型(平均绝对误差为5.11 ℃)具有更高的精度，可以更好地描述合金元素与钛合金(α+β)/β相变点之间的非线性关系。

钛合金；相变点；合金元素；多元线性回归模型；人工神经网络模型

0 引 言

(α+β)/β相变点是确定钛合金锻造温度的重要参数，通常定义为钛合金组织中α相正好完全消失时的温度。钛合金(α+β)/β相变点受其合金元素，尤其是C、N、O、H等间隙元素的显著影响，各批次钛材均需单独准确测定。目前，实际生产中主要采用连续升温金相法、膨胀法等实验方法测定相变点，均需要制备大量的试样及特定的设备，周期长、成本高。因此，基于合金元素含量计算钛合金(α+β)/β相变点的方法引起国内外学者广泛关注。C.F.Yolton、F.H.Froes等[1]采用多元线性回归(Multiplelinearregression,MLR)方法得到的钛合金(α+β)/β相变点计算公式如下：

T(α+β)/β=872 ℃+∑fiXi

(1)

式中,Xi为元素含量，fi为元素含量对(α+β)/β相变点的影响系数。……