基于模糊神经网络的TC4-DT钛合金高温变形本构关系模型

稀有金属材料与工程, 2013, 42(7): 1347-1351.

基于模糊神经网络的TC4-DT钛合金高温变形本构关系模型

唐波 ^1, , 唐斌 ^2, , 李金山 ^3, , 张丰收 ^4, , 杨冠军 ^5,

1.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

2.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

3.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

4.西部超导材料科技股份有限公司,陕西西安710018

5.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

基金项目: National Natural Science Foundation of China (50824001)

关键词： TC4-DT钛合金 , 模糊神经网络 , 本构关系

Modeling the High Temperature Deformation Constitutive Relationship of TC4-DT Alloy Based on Fuzzy-neural Network

Tang Bo ^1, , Tang Bin ^2, , Li Jinshan ^3, , Zhang Fengshou ^4, , Yang Guanjun ^5,

1.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

2.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

3.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

4.西部超导材料科技股份有限公司,陕西西安710018

5.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

Keywords： TC4-DT alloy , fuzzy-neural network , constitutive relationship

通过分析研究变形温度、应变速率及变形程度参数对TC4-DT钛合金高温变形行为的影响,建立了一种基于自适应模糊神经网络的TC4-DT钛合金高温变形本构关系预测模型.高温变形热模拟压缩试验的变形温度为750～1150℃,应变率为0.001～10 s-1,试样高度压缩率为50％.本研究中建立的网络模型集成了模糊推理系统误差反向传播(BP)神经网络的学习算法.结果表明,该模型的预测值与实验结果比较吻合,最大相对误差小于6％.本研究证明模糊神经网络是一种优化TC4-DT钛合金本构关系模型和优化变形工艺参数的有效、实用方法.

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