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基于遗传BP网络的Mg-Sm-Zn-Zr合金应力预测模型及加工图 被引量：4
1
作者 常若寒 蔡中义 +2 位作者 程丽任 车朝杰 迟佳轩 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期136-139,146,共5页
利用Gleeble-1500D试验机对新型Mg-Sm-Zn-Zr合金进行等温压缩实验,得到了该合金在350~450℃、0.001~1s-1条件下的真应力-应变曲线,应用遗传算法优化的BP神经网络建立起合金的应力预测模型,并对所建预测模型和考虑应变的Arrhenius本构模... 利用Gleeble-1500D试验机对新型Mg-Sm-Zn-Zr合金进行等温压缩实验,得到了该合金在350~450℃、0.001~1s-1条件下的真应力-应变曲线,应用遗传算法优化的BP神经网络建立起合金的应力预测模型,并对所建预测模型和考虑应变的Arrhenius本构模型进行了对比,采用预测数据并应用Murthy失稳准则绘制出该合金的热加工图,最后结合微观组织分析所绘制热加工图的合理性。结果表明,GA-BP模型预测值和实验值间的相关性系数为0.999,平均相对误差为1.469%,较应变补偿本构模型预测精度更高;热加工图设计合理,有效确认温度400~450℃、应变速率0.001~0.03s-1是最佳热加工范围,合金在该区域发生了动态再结晶。 展开更多
关键词 Mg-Sm-Zn-Zr合金 GA-BP模型 热加工图 微观组织
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