基于应变补偿和PSO-BP神经网络Ti-2.7Cu合金本构关系

TG146.2; 采用Gleeble-3500型热模拟试验机对Ti-2.7Cu合金进行等温恒应变速率压缩实验,研究其在变形温度740~890℃,应变速率0.001~10s-1范围内的热变形行为;并在Arrhenius型双曲正弦函数方程基础上引入应变量构建了基于应变补偿的本构模型,同时构建了基于PSO-BP神经网络的本构关系模型.结果 表明:合金的流变应力对变形温度和应变速率较为敏感,变形温度升高和应变速率减小都会使流变应力降低;在高温和低应变速率条件下,流变曲线大多呈现稳态流动特征.经过误差计算得出,基于应变补偿的本构模型,预测值偏差在15%以内的数据点占85.28%;采用PSO-BP神经网络...

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Veröffentlicht in:材料工程 2019-04, Vol.47 (4), p.113-119
Hauptverfasser: 万鹏, 王克鲁, 鲁世强, 陈虚怀, 周峰
Format: Artikel
Sprache:chi
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creator 万鹏
王克鲁
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description TG146.2; 采用Gleeble-3500型热模拟试验机对Ti-2.7Cu合金进行等温恒应变速率压缩实验,研究其在变形温度740~890℃,应变速率0.001~10s-1范围内的热变形行为;并在Arrhenius型双曲正弦函数方程基础上引入应变量构建了基于应变补偿的本构模型,同时构建了基于PSO-BP神经网络的本构关系模型.结果 表明:合金的流变应力对变形温度和应变速率较为敏感,变形温度升高和应变速率减小都会使流变应力降低;在高温和低应变速率条件下,流变曲线大多呈现稳态流动特征.经过误差计算得出,基于应变补偿的本构模型,预测值偏差在15%以内的数据点占85.28%;采用PSO-BP神经网络建立的本构模型,预测值偏差在15%以内的数据点占96.67%,PSO-BP神经网络模型具有更高的精度,能准确预测Ti-2.7Cu合金的高温流变应力.
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