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在Gleeble-3180热模拟机上对碳化硅颗粒增强铝基(SiCp/2014Al)复合材料进行热压缩试验,研究其在变形温度为350,400,450 ℃和500 ℃,应变速率为0.001,0.01,0.1s-1和1.0 s-1条件下的热变形行为。根据热压缩实验的真应变-真应力数据,在考虑应变、应变速率和变形温度对流动应力的耦合影响下构建修正的Johnson-Cook(JC)本构模型,同时建立人工神经网络模型(ANN)。结果表明:SiCp/2014Al复合材料的流变应力随应变速率的增加和温度的降低而增大。与修正的JC模型相比,ANN模型具有较低的均方根误差(0.51 MPa)和平均绝对误差(1.43%),以及较高的相关系数(0.999 7),表明其对SiCp/2014Al复合材料热变形流变应力的预测具有更高的预测精度和可靠性。 相似文献
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