一种基于人工神经网络的高温合金中微量元素Mg含量的精确控制方法

本发明公开一种基于人工神经网络的高温合金中微量元素Mg含量的精确控制方法。首先，通过实验或现场生产数据确定Mg元素添加量及熔炼工艺参数对高温合金中微量元素Mg含量的影响规律，获得机器学习数据集；然后，通过人工神经网络机器学习算法对输入输出之间的多因素非线性耦合关系进行统计分析，建立基于人工神经网络的Mg含量预测模型，并进一步优化人工神经网络结构及相关算法；最后，利用优化后的Mg含量预测模型对某工艺条件下的Mg含量进行预测，进而调整合金熔炼工艺参数，将合金中的Mg元素调整至目标含量，实现微量元素Mg含量的精确控制。本发明精确稳定地控制高温合金中微量元素Mg至目标含量，从而指导高温合金的铸造生产。