在Thermecmastor-Z型热模拟试验机上对BT20钛合会进行了变形温度800～1100℃及应变速率0.001～70 s-1的热模拟压缩实验.以实验数据为基础,运用BP神经网络算法原理,建立了BT20钛合金在高温变形条件下的应力与应变、应变速率和变形温度关系的预测模型,并对模型的泛化能力进行了误差评价.结果表明:通过BP神经网络建立的合金本构关系模型具有较高的预测精度,预测结果的相对误差均在3%以内,能很好地满足实际应用的需求.此外,该模型能够客观、真实地描述BT20钛合金的高温动态变形行为,为材料高温本构关系模型的建立提供了快捷、有效的工具.
参考文献
| [1] | 俞汉青;陈金德.金属塑性成形原理[M].北京:机械工业出版社,2005:117. |
| [2] | Sumantra Mandal;P. V. Sivaprasad;S. Venugopal;K. P. N. Murthy .Artificial neural network modeling to evaluate and predict the deformation behavior of stainless steel type AISI 304L during hot torsion[J].Applied Soft Computing,2009(1):237-244. |
| [3] | 刘东,罗子健.基于显微组织演化的本构关系的有限元变形-传热-组织演化耦合分析方法[J].塑性工程学报,2006(01):62-66. |
| [4] | 王桂生 .Ti-6AI-2Zr-1Mo-1V合金组织与性能的研究[J].稀有金属,1995,19(05):352-355. |
| [5] | 赵永庆,奚正平,曲恒磊.我国航空用钛合金材料研究现状[J].航空材料学报,2003(z1):215-219. |
| [6] | 王永兰,王桂生.BT20钛合金的金相显微组织[J].稀有金属,1998(02):152-154. |
| [7] | 李雄,庞克昌,计波,汪宏斌.BT20钛合金热变形流变应力的预测模型[J].机械工程材料,2007(07):54-56. |
| [8] | 舒滢,曾卫东,周军,周义刚,周廉.BT20合金高温变形行为的研究[J].材料科学与工艺,2005(01):66-69. |
| [9] | W. Sha;K.L. Edwards .The use of artificial neural networks in materials science based research[J].Materials & Design,2007(6):1747-1752. |
| [10] | Reddy NS;Lee YH;Park CH;Lee CS .Prediction of flow stress in Ti-6Al-4V alloy with an equiaxed alpha plus beta microstructure by artificial neural networks[J].Materials Science & Engineering, A. Structural Materials: Properties, Misrostructure and Processing,2008(1/2):276-282. |
| [11] | Sun Y;Zeng W D;Zhao Y Q et al.Development of constitutive relationship model of Ti600 alloy using articial neural network[J].Computational Materials Science,2010,48:686-691. |
| [12] | 孙宇,曾卫东,王邵丽,徐斌,周义刚.应用人工神经网络建立Ti-22Al-25Nb合金高温本构关系模型[J].塑性工程学报,2009(03):126-129. |
| [13] | 李萍,薛克敏,吕炎.热变形参数对Ti-15-3合金流动应力的影响[J].哈尔滨工业大学学报,2000(04):29. |
| [14] | Madakasira Prabhakar Phaniraj;Ashok Kumar Lahiri .The applicability of neural network model to predict flow stress for carbon steels[J].Journal of Materials Processing Technology,2003(2):219-227. |
| [15] | Rumelhart D E;McClelland J L.Parallel distributed processing[M].Cambridge,ma:the Mit Press,1986:125-187. |
| [16] | 杨建刚.人工神经网络实用教程[M].杭州:浙江大学出版社,2001:41-45. |
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