Vol.21 No.4 张鹏等：钢-铝固液相复合板界面层厚度建模 359 3最佳界面层厚度的确定 艺参数之间的关系模型，为进行钢-铝固液相复 合研究提供了一条可靠的新途径. 复合板界面层的最佳厚度是指复合板界面 (2)钢-铝固液相复合界面层的最佳厚度为 力学性能最好时的界面层厚度，换句话说，与最 10.0μm. 好的复合板界面力学性能对应的复合工艺参数 就是获得最佳界面层厚度的复合工艺参数，由 参考文献 文献[6]可知，与最好的复合板界面力学性能对 】荀玉伟.钢铝固液相复合工艺研究：[硕士论文]沈阳：东 应的复合工艺参数为(7.1%，797℃，392℃，55 北大学，1997 2 Dybkov V I.Interaction of 18-Cr-10Ni Stainless Steel with MPa),即采用助焊剂质量分数为7.1%，铝液温度 Liquid Aluminium.Journal of Materials Science,1990,25: 为797℃，模具温度为392℃及施加压力为55 3615 MPa进行钢-铝固液相复合实验可得到最佳界 3 Hopfield J J.Diagonal Recurrent Neural Networks for 面层厚度.将以上参数代入人工神经网络建立 Dynamics Control.Proc Nat Acad Sci USA,1982,79:2554 的关系模型，得到钢铝固液相复合最佳界面层 4 Psaltis D,Sideris A,Tamanmuya A.Multilayered Neural Network Controller.IEEE Control Syst Mag,1988,8:17 厚度为10.0m. 5 Ren-Guo Song,Qi-Zhi Zhang,Mei-Kuang Tseng.The Ap- plication of Artificial Neural Networks to the Investiga- 4结论 tion of Aging Dynamics in 7175 Aluminium Alloys.Ma- terials Science Engineering,1995,C3:39 (1)人工神经网络作为一种新技术可以准确 6张鹏，崔建忠，杜云慧.人工神经网络在钢-铝固液相压 地建立钢-铝固液相复合界面层厚度与复合工 力复合研究中的应用.金属学报.1996,32(12)：1275 Model of the Intermetallic Layer Thickness of Steel-Aluminum Solid to Liquid Bonding Plate Zhang Peng",Du Yunhui,Kang Yonglin,Zhang Qizh?,Cui Jianzhong,Ba Limin 1)Material Science and Engineering School,UST Beijing,Beijing 100083,China 2)Northeastern University,Shenyang 3)Anshan Automobile Fittings Factory ABSTRACT The relationship model of concentration of flux solution,temperature of liquid aluminium,tem- perature of tools,pressure and intermetallic layer thickness under steel-aluminum solid to liquid bonding was established by means of Artificial Neural Networks(ANN)perfectly.The optimum thickness whose value was 10.0 um had been determined according to the bonding parameter values for the optimum shearing strength. KEY WORDS artificial neural networks;solid to liquid bonding;intermetallic layer thicknessV 6 1 . 2 1 N 0 . 4 张鹏等 : 钢 一铝 固液 相 复合 板界面 层厚度 建模 一 3 5 9 - 3 最佳界面层厚度的确定 复合板界面层 的最佳厚度是指复合板 界面 力学性能最好 时的界面层厚度 , 换句话说 , 与最 好 的复合板界面力学性能对应的复合工 艺参数 就是获得最佳界面层厚度 的复合 工 艺参数 . 由 文献 6[ ]可知 , 与最好 的复合板界面力学性 能对 应 的复合工 艺参数 为 ( 7 . 10,0 , 7 9 7 oC , 3 9 2℃ , 5 5 M P a) , 即采用助焊剂质量分数为 7 . 1% , 铝液温度 为 7 9 7℃ , 模具温度 为 3 92 ℃ 及 施 加压 力 为 5 M P a 进行钢 一 铝 固液 相复合 实验可 得到最佳 界 面层厚度 . 将 以上 参数代入人工 神经 网络 建立 的关系模型 , 得到钢 一 铝 固液相复合最佳 界面层 厚度为 or .0 阿 . 4 结论 ( l) 人工神经 网络作为一 种新技术可 以准确 地建 立 钢 一 铝 固 液相 复合界 面 层 厚度与复 合工 艺 参数之间 的关系模型 , 为进行 钢 一 铝 固液相复 合研究提供 了 一 条可 靠 的 新途径 . (2 ) 钢 一 铝 固液相 复合 界面 层 的最佳 厚 度为 1.0 0 拼m · 参 考 文 献 1 荀玉伟 . 钢铝 固液相复合工艺研究:〔硕士论文〕 . 沈阳:东 北大学 , 19 9 7 2 D y bk o v V I . I n t e r a c ti o n o f l s 一 C r 一 1 0N I S ta i n l e s s s te e l w i th L iq u i d A l u m i n i u m . J o u nr a l o f M at e r i a l s S e i e n e e , 1 99 0 , 2 5 : 3 6 15 3 H o Pif e 1d J J . D i a g o n a l R e c u r e n t N e u r a l N e wt o r k s fo r D y n a m i e s C o n t r o l . P r o c N a t A c a d S e i U S A , 1 9 8 2 , 7 9 : 2 5 5 4 4 P s a l t i s D , Si d e r i s A , aT m a n m u y a A . M u l t ilay e r e d N e u r a l N e wt o kr C o n t r o ll e .r I E E E C o n t r o l S y s t M a g , 1 9 8 8 , 8 : 1 7 5 eR n 一 G u o s o n g , Qi 一 Z hi Z h an g , M e i 一 K u an g sT e n g . T h e A P - Pl i e a t i o n o f A rt i if e i a l N e u ar l N e wt o kr s t o th e I n v e s t ig a - ti o n o f A g i n g D y n am i e s i n 7 1 7 5 A l u m i n i u m A l l o y s . M a - t e r i a l s S e i e n e e E n g i n e e r i n g , 1 99 5 , C 3 : 3 9 6 张鹏 , 崔建忠 ,杜 云慧 . 人工神经网络在钢 一 铝 固液相压 力复合研究中的应用 . 金属学报 . 19 9 6, 3 2( l2 ) : 1 2 7 5 M o d e l o f t h e I n t e mr e t a lli c L a y e r T h i e kn e s s o f S t e e l 一 A l u m i n u m S o li d t o L i q u id B o n d i n g P l a t e hZ a n g eP 雌 , , , D u uY n h u i ,’ , aK 馆 oY gln i n , , , hZ a 馆 Qiz h尹, , C u i iJ a nz h o 心 , , B a L im i n , , l ) M at e r i a l S e i e n e e an d E n g i n e e r i n g S e h o o l , U S T B e ij i n g , B e ij i n g 10 0 0 8 3 , C h i n a 2 ) N o hrt e a s te rn U n i v e rs i ty, S h e n y an g 3 ) A n s h an A u t o m o b i l e Fi t i n g s Fac t o yr A B S T R A C T T h e er l at i o n s h iP m o d e l o f e o n e e n t r a t i o n o f if xu s o lut i o n , et m Pe r a trU e o f liq u id a l nUI i n i nUI , t e m - Pe r a 奴叮 e o f t o o l s , Pr e s sur e a n d int e mr e at lli e lay e r t h i e kn e s s un d e r s t e e l 一 a l um i n um s o lid to liq u id b o n d i n g w a s e s at b ll s h e d 勿 m e an s o f A rt iif e i a l N e ur a l N e wt o kr s ( A N N ) Pe r fe e t l y . T h e o Pt im urn ht i e kn e s s w h o s e v a l u e w a s 10 . 0 卿 h a d b e en det emr in e d a e e o r d in g t o ht e b o n d i n g P a r am e t e r v a l u e s fo r ht e op t im um s h e ar in g s t r e n gt h · K E Y W O R D S a rt iif e i a l n e ur a l n e wt o kr s: s o lid t o liq u id b o n d i n g : i n t e mr e t a lli e lay e r ht i e kn e s s