用BP人工神经网络模型预测Ti-46.5Al-2.5V-1.0Cr-0.3Ni合金的高温变形组织

机械工程材料, 2010, 34(6): 92-96.

用BP人工神经网络模型预测Ti-46.5Al-2.5V-1.0Cr-0.3Ni合金的高温变形组织

司家勇 ^1, , 韩鹏彪 ^2, , 付明杰 ^3, , 张继 ^4,

1.钢铁研究总院高温材料研究所,北京,100081

2.钢铁研究总院高温材料研究所,北京,100081

3.钢铁研究总院高温材料研究所,北京,100081

4.钢铁研究总院高温材料研究所,北京,100081

基金项目: 国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2006AA03A204)

关键词：钛铝合金 , 热变形 , 动态再结晶 , 人工神经网络

Microstructure of Ti-46.5Al-2.5V-1.0Cr-0.3Ni Alloy at Elevated Temperatures Predicted by BP Artificial Neural Network Model

采用高温热压缩试验了Ti-46.5Al-2.5V-1.OCr-O.3Ni合金在温度1000～1 200℃、应变速率0.001～1.0 s-1及应变量0%～70%内的热变形显微组织特征,分析了试验参数对变形组织的影响;在此基础上,建立了该合金高温变形过程组织演化的BP人工神经网络预报模型,并对其预刚结果的准确性进行了测试.结果表明:试验过程中随着应变量的加大、温度的升高和应变速率的降低,动态再结晶形成的等轴晶拉增多,残余层片团减少;所建立的预报模型能够较为精确地预测该合金在高温变形过程中的组织变化,对于动态再结晶体积分数的预测值和试验值之间的误差仅为2.82%,对于动态再结晶晶粒尺寸,误差值仅为0.22μm.

参考文献

[1]	高永生,张鹏,崔军,田晓春.应用人工神经网络预测50CrV4钢的变形抗力[J].钢铁,1998(04):0.
[2]	夏善木,李大勇.用于铸铁力学性能快速预测的人工神经网络[J].应用科学学报,2002(03):309-312.

上一张下一张

计量

下载量()
访问量()

作者相关

文章评分

您的评分：
1

0%
2

0%
3

0%
4

0%
5

0%

材料期刊网

用BP人工神经网络模型预测Ti-46.5Al-2.5V-1.0Cr-0.3Ni合金的高温变形组织

Microstructure of Ti-46.5Al-2.5V-1.0Cr-0.3Ni Alloy at Elevated Temperatures Predicted by BP Artificial Neural Network Model

参考文献