基于BP神经网络预测的TC4热加工图

• 作者: 刘澜涛 刘磊 吴颖 岳远旺 温彤 陈世
• 来源期刊: 稀有金属
• 学科: 工学
• 关键词: TC4钛合金 流变应力 神经网络 加工图 微观组织
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 567-573
• 分类号: TG146.2+3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13373/j.cnki.cjrm.2014.04.005

摘要

在Gleeble-1500热模拟实验机上对多组TC4钛合金试样进行热压缩实验,获得了变形温度在1053～1273 K、应变速率在0.01～ 10.00s-1情况下的真应力-应变曲线.通过BP神经网络对实验数据进行训练,建立了流变应力与应变、应变速率和温度相对应的预测模型,并对该模型的预测性能进行评估验证,采用预测数据构造了预测加工图,最后结合微观组织对预测加工图的可行性进行验证.结果表明,预测数据和实验数据的相关系数R为0.99886,平均相对误差为-0.21％,相对误差标准偏差为2.48 MPa,此模型具有良好的预测性能.预测加工图与实验加工图能够很好的吻合,通过预测加工图对材料的可加工性能进行预测,在一定程度上可以解决实验数据不足的缺陷.真应变为0.916的预测加工图大致分为A,B,C3个区域.失稳A区η值出现极小值(-0.16),应变速率较高时,材料局部发生动态再结晶,出现局部变形失稳的现象;应变速率较低时,组织很不均匀,易失稳.稳定B区具有较大的η值,并出现极大值(0.45),其α相球化效果显著、组织均匀,在相界处出现一定数量的细小等轴组织和较大比例的片状组织,确定此区为最优加工区.稳定C区α相球化效果比较明显,可作为加工区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温彤	重庆大学材料科学与工程学院	90	655	14.0	21.0
2	吴颖	重庆大学材料科学与工程学院	20	211	8.0	13.0
3	刘磊	重庆大学材料科学与工程学院	18	79	5.0	8.0
4	陈世	重庆大学材料科学与工程学院	4	38	3.0	4.0
5	刘澜涛	重庆大学材料科学与工程学院	2	32	2.0	2.0
6	岳远旺	重庆大学材料科学与工程学院	4	23	3.0	4.0