技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于GA‑ANN人工神经网络模型的热处理方法和装置，该方法包括步骤：构建神经网络算法和遗传算法相结合的GA‑ANN人工神经网络模型；收集以往生产中钢材热处理的实例数据，建立材料数据库；根据当前待热处理的钢材材料信息和性能要求，设定所述GA‑ANN人工神经网络模型的输入层、输出层的学习数据；利用材料数据库中数据对GA‑ANN人工神经网络模型进行学习和验证；将验证合格的GA‑ANN人工神经网络模型对待热处理的材料所需的热处理参数进行预判。该装置包括构建模块、数据库模块、基本参数设定模块、训练模块和预判模块。该方法和装置，可有效预测目标性能指标所应采用的热处理参数。
技术研发人员：李造宇
受保护的技术使用者：大冶特殊钢股份有限公司
技术研发日：2018.07.23
技术公布日：2019.01.18