發(fā)布時間：2018-09-07 18:13

【摘要】：在Gleeble-3500熱模擬儀上進行熱壓縮實驗,研究在變形溫度為623~773 K、應變速率為0.01~20 s~(-1)時均勻化狀態(tài)下Al-6.2Zn-0.70Mg-0.30Mn-0.17Zr合金的熱變形行為。實驗結果表明:變形過程中流變應力值隨應變速率的減小或變形溫度的升高而減小。為研究熱壓縮過程合金的流變行為,同時建立了應變補償本構模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。計算結果表明:熱壓縮過程中各個材料常數(shù)與應變之間的關系可分別用6次多項式描述;隱含層含有16個神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有好的預測效果。采用應變補償本構模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型對流變應力進行預測,預測值平均絕對誤差分別為3.49%和1.03%,神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測精度與效率均高于應變補償本構模型。
[Abstract]:Thermal compression experiments were carried out on a Gleeble-3500 thermal simulator. The thermal deformation behavior of Al-6.2Zn-0.70Mg-0.30Mn-0.17Zr alloy was studied at a deformation temperature of 623773 K and a strain rate of 0.01 ~ (20) s ~ (-1). The experimental results show that the flow stress decreases with the decrease of strain rate or the increase of deformation temperature. In order to study the rheological behavior of alloys during hot compression, a strain compensated constitutive model and an artificial neural network model were established. The results show that the relationship between the material constants and the strain can be described by polynomial of order 6, and the neural network model with 16 neurons in the hidden layer has a good prediction effect. The strain compensated constitutive model and the neural network model are used to predict the rheological stress. The average absolute error of the predicted value is 3.49% and 1.03% respectively. The prediction accuracy and efficiency of the neural network model are higher than that of the strain compensated constitutive model.
【作者單位】： 中南大學材料科學與工程學院;晟通科技集團有限公司;
【基金】：Project(2016GK1004) supported by the Science and Technology Major Project of Hunan Province,China
【分類號】：TG146.21

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本文編號：2229035