时效处理对Al-Cu-Li合金冷轧板材微观组织和力学性能的影响

利用SEM、TEM和拉伸性能测试方法研究时效时间(时效温度180℃)对Al-Cu-Li合金冷轧板材微观组织和力学性能的影响。研究结果表明:实验确定Al-Cu-Li合金的最佳时效时间为15 h,此时时效处理得到的TEM图中峰值时效析出相包括δ'、T1、θ'与S'相。由合金断口形貌发现主要发生了沿晶断裂与穿晶断裂,生成了部分小尺寸韧窝。随着时效时间的增加,Al-Cu-Li合金的时效硬度先增加后降低,屈服强度和拉伸强度单调增加,伸长率单调减小。时效时间15 h下合金的硬度、屈服强度、拉伸强度和伸长率分别为142 HV、338 MPa、292 MPa和8.4%。     

15CrMoG钢管弯曲回弹的改进PSO-BP评估

为精确预测管材弯曲回弹并设计合理的补偿方案，选择经过优化处理的BP机器学习算法建立预测模型，之后对其开展了控制性能评价。大幅提升了泛化性能并获得更高的预测精度，促进算法更快完成收敛过程。并对模型开展了验证分析。研究结果表明：当以PSO算法优化BP建立预测模型进行预测时跟目标结果间形成了15.7%的平均误差，相对于BP预测模型，大幅提升了预测精度，但会导致计算效率明显下降，所需计算时间接近1.5h。以改进粒子群算法对BP进行优化后，可以有效提升神经网络泛化性能，跟目标值相比平均误差只有6.2%。先对基本PSO算法实施优化处理，再利用优化后的PSO算法调整BP，由此建立得到机器学习预测模型。此模型可以达到高预测精度以及高效率的要求，可以有效满足管材数控弯曲回弹以及补偿的计算需求。