基于人工神经网络的Ti-555211合金热变形本构模型研究

稀有金属材料与工程, 2015, 44(1): 62-66.

基于人工神经网络的Ti-555211合金热变形本构模型研究

安震 ^1, , 李金山 ^2, , 冯勇 ^3, , 刘向宏 ^4, , 杜予晅 ^5, , 马凡蛟 ^6, , 王哲 ^7,

1.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

2.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072

3.西北工业大学凝固技术国家重点实验室,陕西西安710072;西部超导材料科技股份有限公司,陕西西安710018

4.西部超导材料科技股份有限公司,陕西西安710018

5.西部超导材料科技股份有限公司,陕西西安710018

6.西部超导材料科技股份有限公司,陕西西安710018

7.钢铁研究总院,北京100081

基金项目: Project of Introducing Talents of Discipline to Universities (" 111" Project) (B08040)

关键词： Ti-555211合金 , 本构关系 , 人工神经网络

Modeling Constitutive Relationship of Ti-555211 Alloy by Artificial Neural Network during High-Temperature Deformation

Keywords： Ti-555211 titanium alloy , constitutive relationship , artificial neural network

利用Gleeble-3800热模拟实验机,在应变速率0.001～1 s-1以及变形温度750～950℃范围内对Ti-555211合金进行等温恒应变速率压缩实验.基于人工神经网络的方法建立了Ti-555211合金热变形本构模型.模型的可靠性用平均相对误差和相关系数来确定.结果表明,所建立的本构模型与实验值的平均相对误差为1.60％,相关系数为0.99938,表明该模型能很好地预测该合金的本构关系.用神经网络来确定本构关系比传统的数学方程更加具有优势.热模拟实验结果表明,随着变形温度的升高和应变速率的减小,该材料的峰值应力有所减小,不连续屈服现象随着变形温度升高和应变速率的增大变得更加明显.流变曲线在不同的变形参数条件下表现形式也不同.

参考文献

[1]	Warchomicka, F.;Poletti, C.;Stockinger, M. .Study of the hot deformation behaviour in Ti-5Al-5Mo-5V-3Cr-1Zr[J].Materials Science & Engineering, A. Structural Materials: Properties, Misrostructure and Processing,2011(28):8277-8285.
[2]	Mandal S;Sivaprasad PV;Venugopal S;Murthy KPN;Raj B .Artificial neural network modeling of composition-process-property correlations in austenitic stainless steels[J].Materials Science & Engineering, A. Structural Materials: Properties, Misrostructure and Processing,2008(1/2):571-580.
[3]	Ma, X.;Zeng, W.;Sun, Y.;Wang, K.;Lai, Y.;Zhou, Y..Modeling constitutive relationship of Ti17 titanium alloy with lamellar starting microstructure[J].Materials Science & Engineering, A. Structural Materials: Properties, Misrostructure and Processing,2012:182-189.

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