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原位自生(TiB+La2O3)/TC4钛基复合材料的显微组织和力学性能

邝玮 , 王敏敏 , 李九霄 , 韩远飞 , 黄光法 , 吕维洁 , 张荻

机械工程材料

利用钛与镧、硼单质之间的原位反应,经真空自耗电弧熔炼与后续的热加工工艺制备了增强体含量不同的(TiB+ La2O3)/TC4钛基复合材料,并研究了它的显微组织和室温拉伸性能.结果表明:该复合材料的基体为网篮状组织,增强体分布均匀,其中TiB呈短纤维状并沿加工方向分布,La2O3呈短棒状或颗粒状;与基体TC4合金相比,复合材料的室温抗拉强度均有所提高,且随着TiB与La2O3增强体含量的增多而增大,增强体起到了较好的增强作用;复合材料的拉伸断裂方式均为韧性断裂.

关键词: 钛基复合材料 , 增强体 , TiB , La2O3 , 力学性能

基于BP神经网络Ti600合金本构关系模型的建立

孙宇 , 曾卫东 , 赵永庆 , 戚运莲 , 韩远飞 , 邵一涛 , 马雄

稀有金属材料与工程

运用Gleeble-1500热模拟机对Ti600合金的圆柱试样进行等温压缩变形试验,以试验所得数据(变形温度800~1100℃,应变速率0.01~10 s<'-1>)为基础,基于BP神经网络方法建立了该合金的高温本构关系模型.结果表明:BP神经网络本构关系模型具有很高的预测精度,可以很好地描述Ti600合金在高温变形时各热力学参数之间高度非线性的复杂关系,为本构关系模型的建立提供了一种更加准确有效的方法.

关键词: 本构关系 , Ti600合金 , BP神经网络

添加La、B对钛基复合材料显微组织和力学性能影响规律

韩远飞 , 邝玮 , 杨小芳 , 李九霄 , 黄光法 , 吕维洁 , 张荻

稀有金属材料与工程

通过添加不同质量分数(0.36%,0.72%,1.45%)的镧(La)和不同质量分数(0.17%,0.34%,0.68%)的硼(B)到Ti6Al4V基体合金,经过普通的真空自耗电弧熔炼和热锻技术成功制备了TiB+La2O3颗粒增强钛基复合材料,并对材料热处理后的显微组织和力学性能进行了分析.利用XRD对试样进行了物相分析,应用金相显微镜和扫描电镜对复合材料显微组织进行了观察,特别探讨了增强体的演变特征,测定了材料的室温力学性能和高温力学性能.结果表明,La、B的添加对复合材料的显微组织和力学性能的影响巨大,制备的复合材料表现出优异的力学性能,抗拉强度可提高148MPa,能显著地强化基体合金.

关键词: 钛基复合材料 , 力学性能 , 显微组织 , TiB , La2O3

钛合金材料数据库系统的设计与开发

孙宇 , 曾卫东 , 韩远飞 , 邵一涛 , 王腾飞 , 赵永庆

中国有色金属学报

对国内外钛合金相关的数据信息进行大范围的收集,基于数据库技术和模块化设计方法,采用面向对象的Visual Basic 6.0程序设计语言开发钛合金材料数据库系统.该系统由钛合金基本知识、信息查询、应用、标准、数据管理和系统等6大功能模块组成.结果表明:该系统对钛合金材料的数据信息进行了科学的分类管理,提供了多种方式的高效查询方法,实现对钛合金材料数据的有效维护.

关键词: 钛合金 , 面向对象 , 数据库 , 查询

应用人工神经网络研究化学元素对钛合金相变点的影响

孙宇 , 曾卫东 , 赵永庆 , 韩远飞 , 邵一涛 , 周义刚

稀有金属材料与工程

钛合金的化学元素与相变点之间具有复杂的非线性关系,人工神经网络(artificial neural network,ANN)是解决非线性映射关系的一种有效可行的方法.本工作以钛合金相变点与化学元素的关系为研究对象,建立钛合金相变点的BP神经网络预测模型,运用训练好的网络模型研究典型化学元素对相变点的影响规律,并与传统经验公式进行比较.结果发现:神经网络模型的预测结果精度较高,误差小.各合金元素对相变点的影响并不是传统经验公式表现出来的单调线性关系,而是由于各元素之间的交互作用引起的复杂非线性关系.

关键词: 钛合金 , 合金元素 , 相变点 , BP神经网络

基于BP人工神经网络的TC17钛合金显微组织-力学性能关系预测

邵一涛 , 曾卫东 , 韩远飞 , 周建华 , 王晓英 , 周义刚

稀有金属材料与工程

钛合金的性能对其组织状态十分敏感,与组织的多种显微特征呈现非线性的交互关系.本研究在定量分析钛合金显微组织的基础上,采用BP人工神经网络方法建立了TC17钛合金组织与力学性能的关系模型.该模型输入的显微组织特征参数包括:a相体积分数、a相厚度和不同形态 a相的体积分数,输出的力学性能包括抗拉强度、屈服强度、延伸率和断面收缩率.结果表明,该模型具有很好的预测精度和泛化能力.应用贝叶斯正则化和动量梯度下降学习法较好地解决了传统BP人工神经网络训练高精度和预测低精度的过拟合现象.此模型的建立对构建TC17合金利用组织预报力学性能的专家知识库具有重要作用,而且对钛合金专家系统的整体开发具有重要指导意义.

关键词: 神经网络 , 组织-性能模型 , 钛合金 , 定量分析 , 贝叶斯正则化

基于模糊理论的Ti-22Al-25Nb合金高温本构关系模型

韩远飞 , 曾卫东 , 孙宇 , 赵永庆 , 王邵丽 , 周义刚

稀有金属材料与工程

运用Gleeble1500热模拟实验机对Ti-22Al-25Nb钛合金试样进行热模拟压缩试验,针对该合金高温变形过程时复杂的流变行为,以实验所得数据(变形温度940~1030℃,应变速率0.001~10 s-1)为基础,从模糊集理论的本质特征出发,提出了一种基于模糊动态线性原理的本构模型,并与实验结果进行了对比.结果表明:基于模糊集理论建立的Ti-22Al-25Nb合金的高温本构关系模型是切实可行的,拟合程度较高,弥补了传统回归模型不能反映变形全过程的局限性,是一种有广泛应用前景的表征工程材料本构关系的便捷有效的方法.

关键词: 本构关系 , 模糊理论 , Ti-22Al-25Nb合金

模糊神经网络在钛合金研究领域中的应用

韩远飞 , 曾卫东 , 赵永庆 , 周义刚

材料导报

模糊神经网络具有较强的非线性问题处理能力,可直接处理“不确定性”结构化知识,已成为材料科学研究领域中重要的使用技术.综述了模糊神经网络在钛合金材料化学成分设计与优化、材料成分与性能关系、微观组织定量研究等领域的应用情况,指出将该方法应用于钛合金材料研究领域,不仅可精确地描述材料成分-工艺-组织-性能之间高度复杂非线性关系,而且能够应用到材料加工的智能控制以及性能预测等领域.

关键词: 钛合金 , 模糊神经网络 , 性能预测 , 材料科学

基于BP神经网络的置氢TC21合金力学性能预测

孙宇 , 曾卫东 , 赵永庆 , 张学敏 , 马雄 , 韩远飞

稀有金属材料与工程

基于神经网络的非线性映射和泛化能力,采用人工神经网络方法,建立了置氢TC21合金力学性能预测的BP神经网络模型.模型的输入参数包括高温拉伸试验温度和置氢含量,输出参数为合金的常用力学性能指标,即抗拉强度和屈服强度.通过检验样本验证了ANN模型的准确性.结果表明:该模型具有容错性好、通用性强等优点,司以预测置氢TC21合金在不同拉伸温度和不同置氢含量下的机械性能.同时,将神经网络技术应用于材料制备工艺设计领域,可以明显地提高工艺设计效率,缩短实验周期.

关键词: BP神经网络 , 置氢 , 力学性能 , 预测

应用人工神经网络建立TC11钛合金化学元素与力学性能关系模型

孙宇 , 曾卫东 , 赵永庆 , 韩远飞 , 马雄

稀有金属材料与工程

在TC11钛合金大量实验数据的基础上,应用人工神经网络建立TC11钛合金的化学元素与力学性能关系模型.模型的输入参数包括Al、Mo、Zr、Si、Fe、C、O、N和H共9种化学元素;输出为常规力学性能指标(抗拉强度、屈服强度、延伸率和断面收缩率).运用未知数据样本对已建立神经网络模型的预测能力进行检验,并以Al、Mo、Zr和C元素为研究对象,利用该模型分析TC11钛合金化学元素对力学性能的影响规律.结果表明:网络的预测值与实验值的相对误差均在10%以内,说明所建立的神经网络预测模型具有较精确的预测能力,而且能够清楚地反映出该合金化学元素与力学性能之间的非线性关系.

关键词: TC11钛合金 , 化学元素 , 力学性能 , 神经网络

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