基于深度神经网络的TA15高温拉伸变形行为精确预测

• 作者: 唐学峰 黄振 温红宁 王欣 刘鹏 刘钊 王新云
• 来源期刊: 锻压技术
• 关键词: 深度神经网络 TA15钛合金 高温拉伸 本构模型 热加工图
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 模型预测|MODEL PREDICTION
• 页码范围: 67-76
• 页数: 10页
• 分类号: TG301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2021.09.007

摘要

通过不同温度(760、810、860和910℃)和不同应变速率(0.01、0.1和0.5s-1)下的等温拉伸实验,研究了TA15钛合金板材的拉伸变形和软化行为.为了对TA15钛合金的高温拉伸变形行为实现精确预测,建立了基于深度神经网络(DNN)的TA15钛合金高温拉伸本构模型.结果 表明,DNN模型能够准确地预测TA15钛合金在不同拉伸变形条件下的流动应力,预测结果与实际结果的平均绝对误差为1.3％,相关系数可达0.999.并且,相比于单个隐含层的神经网络,具有多个隐含层的DNN模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力.此外,构建了TA15钛合金热加工图,并且通过理论分析验证了此热加工图,结果表明了此热加工图的准确性和有效性.