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基于遗传BP网络的Mg-Sm-Zn-Zr合金应力预测模型及加工图

常若寒 , 蔡中义 , 程丽任 , 车朝杰 , 迟佳轩

材料导报 doi:10.11896/j.issn.1005-023X.2017.06.027

利用Gleeble-1500D试验机对新型Mg-Sm-Zn-Zr合金进行等温压缩实验,得到了该合金在350~450℃、0.001~1 s-1条件下的真应力-应变曲线,应用遗传算法优化的BP神经网络建立起合金的应力预测模型,并对所建预测模型和考虑应变的Ar-rhenius本构模型进行了对比,采用预测数据并应用Murthy失稳准则绘制出该合金的热加工图,最后结合微观组织分析所绘制热加工图的合理性.结果表明,GA-BP模型预测值和实验值间的相关性系数为o.999,平均相对误差为1.469%,较应变补偿本构模型预测精度更高;热加工图设计合理,有效确认温度400~450℃、应变速率0.001~0.03 s-1是最佳热加工范围,合金在该区域发生了动态再结晶.

关键词: Mg-Sm-Zn-Zr合金 , GA-BP模型 , 热加工图 , 微观组织

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