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基于增量型極限學習機的材料力學性能預測

發(fā)布時間:2021-04-07 13:28
  高Co-Ni二次硬化鋼是一種多元系合金,其力學性能受材料成分及熱處理工藝等條件影響。傳統(tǒng)的數(shù)學模型很難對材料力學性能進行預測。采用增量型極限學習機(I-ELM)建立高Co-Ni二次硬化鋼材料模型,根據(jù)模型預測的結(jié)果研究微量元素Co和時效溫度對高Co-Ni二次硬化鋼材料力學性能的影響,并且在多項性能指標方面對高Co-Ni二次硬化鋼數(shù)據(jù)的I-ELM模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行比較。實驗結(jié)果表明,在對較少樣本數(shù)據(jù)的模型訓練時,高Co-Ni二次硬化鋼的I-ELM模型預測結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)基本吻合,I-ELM模型的擬合精度和訓練速度均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,為今后高Co-Ni二次硬化鋼的材料研究提供參考。 

【文章來源】:沈陽師范大學學報(自然科學版). 2019,37(03)

【文章頁數(shù)】:5 頁

【圖文】:

基于增量型極限學習機的材料力學性能預測


圖3Co元素對材料力學性能影響Fig.3TheeffectofCoelementonmechanicalmaterials

時效溫度,材料力學性能


3.3I-ELM預測微量元素Co時效溫度對材料力學性能影響以表1中樣本40數(shù)據(jù)為基礎,通過控制變量分別改變微量元素Co含量和時效溫度,研究微量元素Co和時效溫度對材料力學性能的影響。計算結(jié)果如圖3和圖4所示。為便于觀察,圖中顯示韌性,截面收縮率指標為實際值10倍,延伸率為實際值100倍。當微量元素Co含量由8%逐漸增加時,材料的屈服強度、抗拉強度逐漸增加,而延伸率和韌性會降低;當時效溫度由480℃逐漸增加,材料的屈服強度、抗拉強度會降低,延伸率和韌性增加。截面收縮率受微量元素Co和時效溫度變化影響較小。圖3Co元素對材料力學性能影響Fig.3TheeffectofCoelementonmechanicalmaterials圖4時效溫度對材料力學性能影響Fig.4Theeffectofagingtemperatureonpropertiesofmechanicalpropertiesofmaterials理論分析:根據(jù)文獻[10]研究,材料中Co元素的加入使得鐵短程有序,降低了鐵自擴散系數(shù);元素Co還是一種固溶強化元素,能削減殘余奧氏體量,致使的強度性能降低,增添了馬氏體量。但鐵中Co元素含量不應過多,過多會使韌性下降,I-ELM預測結(jié)果與文獻[10]結(jié)果相符。文獻[11]指出隨著時效溫度的提高,強度會下降,韌性會提高;時效溫度對延伸率及截面收縮率影響較小,這與I-ELM網(wǎng)絡的預測

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于增量型極限學習機的飛機復合材料結(jié)構損傷識別[J]. 崔建國,張善好,于明月,蔣麗英,江秀紅.  科學技術與工程. 2018(04)
[2]增量型極限學習機改進算法[J]. 宋紹劍,向偉康,林小峰.  信息與控制. 2016(06)
[3]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的材料力學性能預測[J]. 張靜.  上海電機學院學報. 2006(05)
[4]高Co-Ni二次硬化鋼性能預測及多指標優(yōu)化[J]. 張國英,劉貴立,曾梅光,錢存富.  鋼鐵. 2000(09)
[5]高Co-Ni二次硬化鋼力學性能研究[J]. 劉貴立,張國英.  材料科學與工程. 2000(01)
[6]用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究微量元素對鋼力學性能的影響[J]. 劉貴立,張國英,曾梅光.  鋼鐵研究. 2000(01)

博士論文
[1]基于極限學習機的聚變堆結(jié)構材料力學性能預測方法及其應用研究[D]. 沈龍鳳.中國科學技術大學 2016



本文編號:3123577

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