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自组织CNN建模识别耐热钢金相组织研究 被引量：4
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作者 张永志 李旭英 +2 位作者 辛全忠 孔祥明 王永亮 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期156-161,共6页
耐热钢金相组织结构复杂,传统的图像分析方法特征提取困难,难以对其进行准确的自动识别,而人工识别易受主观因素影响,导致识别精度波动大,结果重复性差。卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)能够从原始图像中提取复杂的特... 耐热钢金相组织结构复杂,传统的图像分析方法特征提取困难,难以对其进行准确的自动识别,而人工识别易受主观因素影响,导致识别精度波动大,结果重复性差。卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)能够从原始图像中提取复杂的特征,但是CNN建模需要的训练与拓扑超参数选择和优化困难。本工作利用基于超参数组合计算资源分配的Hyperband算法来优化CNN模型的超参数,克服了网格搜索、随机搜索及贝叶斯优化效率低、计算资源消耗量大以及优化不稳定等问题,实现自组织CNN建模。基于Hyperband算法优化得到33层CNN模型,进行训练与仿真,并结合混淆矩阵对模型的识别结果进行评价。结果表明,所建模型对耐热钢金相组织识别的准确率、精确度、灵敏度、特异度的均值分别为94.2%、94.1%、94.2%和98.1%,表明模型具有较高的泛化能力,能够较为准确地识别金相组织,为复杂金相组织的智能识别提供新方法。 展开更多
关键词 计算材料学 耐热钢 金相组织 深度学习 卷积神经网络 超参数优化 识别
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1900 MPa级耐热轴承钢的热变形行为与热加工图
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作者 郭春成 亓海全 +3 位作者 迟宏宵 谷金波 刘安奇 王为民 《金属热处理》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期26-34,共9页
使用Gleeble-3500热力模拟试验机对1900 MPa级耐热轴承钢进行热压缩试验,研究其在变形温度900~1150℃、应变速率0.001~10 s^(-1)、应变量为0.8情况下的热变形行为和组织演变。分析变形温度和应变速率对试验钢流变行为的影响,基于Arrhen... 使用Gleeble-3500热力模拟试验机对1900 MPa级耐热轴承钢进行热压缩试验,研究其在变形温度900~1150℃、应变速率0.001~10 s^(-1)、应变量为0.8情况下的热变形行为和组织演变。分析变形温度和应变速率对试验钢流变行为的影响,基于Arrhenius模型构建应变量范围为0.1~0.8的本构方程,根据动态材料模型(DMM)绘制应变量为0.2、0.4、0.6和0.8下的热加工图,分析不同热加工区试验钢的微观组织演变以验证得到的最优热加工区。结果表明,在ε=0.001~10 s^(-1)和变形温度为1050~1150℃的变形条件下,真应力-真应变曲线在加工硬化后都出现明显平台,这体现出动态回复(DRV)特征;在ε=0.001~10 s^(-1)和变形温度为900~1100℃的变形条件下,曲线体现出明显峰值,这体现出动态再结晶(DRX)型特征。建立本构方程并对其进行验证,流变应力试验值与计算值的相关系数R=0.973,较高的相关系数表明建立的流变应力本构模型能够比较精确地预测合金的流变应力。热加工图表示试验范围内最佳的工艺参数为,变形温度1070~1150℃,应变速率0.01~0.1 s^(-1)。 展开更多
关键词 1900 MPa级耐热轴承钢 热变形行为 动态再结晶 本构方程 热加工图
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