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基于BP神经网络预测的TC4热加工图
作者姓名:岳远旺  温彤  刘澜涛  刘磊  陈世  吴颖
作者单位:重庆大学材料科学与工程学院
基金项目:国家工信部科技重大专项项目(2012ZX04010-081)资助
摘    要:在Gleeble-1500热模拟实验机上对多组TC4钛合金试样进行热压缩实验,获得了变形温度在1053~1273 K、应变速率在0.01~10.00s-1情况下的真应力-应变曲线。通过BP神经网络对实验数据进行训练,建立了流变应力与应变、应变速率和温度相对应的预测模型,并对该模型的预测性能进行评估验证,采用预测数据构造了预测加工图,最后结合微观组织对预测加工图的可行性进行验证。结果表明,预测数据和实验数据的相关系数R为0.99886,平均相对误差为-0.21%,相对误差标准偏差为2.48 MPa,此模型具有良好的预测性能。预测加工图与实验加工图能够很好的吻合,通过预测加工图对材料的可加工性能进行预测,在一定程度上可以解决实验数据不足的缺陷。真应变为0.916的预测加工图大致分为A,B,C3个区域。失稳A区η值出现极小值(-0.16),应变速率较高时,材料局部发生动态再结晶,出现局部变形失稳的现象;应变速率较低时,组织很不均匀,易失稳。稳定B区具有较大的η值,并出现极大值(0.45),其α相球化效果显著、组织均匀,在相界处出现一定数量的细小等轴组织和较大比例的片状组织,确定此区为最优加工区。稳定C区α相球化效果比较明显,可作为加工区。

关 键 词:TC钛合金  流变应力  神经网络  加工图  微观组织
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