基于神经网络的7055铝合金流变应力模型和加工图
本文在Geeble-1500热模拟机上对7055铝合金进行热压缩试验，基于热压缩试验数据，建立了流变应力的反向传播(BP)神经网络预测模型和加工图，结果表明：用人工神经网络能更精确地预测热压缩过程中的流变应力，预测精度明显高于线性经验公式，通过预测模型可以获得样本数据值范围内的非样本数据变形条件下的流变应力值，其预测结果充分反映了该合金在高温变形特征。在本实验条件下，7055铝合金高温变形时存在一个失稳区，即变形温度为实验温度范围内和应变速率为0.025s-1以上的区域。温度在375～425℃，应变速率小于0.001s-1，最大功率耗散系数在0.45以上。EBSD技术分析表明在安全区发生动态再结晶。利用加工图确定了热变形的流变失稳区，并且获得了试验参数范围内的热变形过程的最佳工艺参数，其热加工温度为350～430℃和低应变速率区。
流变应力 神经网络 热变形 铝合金
闫亮明 沈健 李周兵 李俊鹏 闫晓东 毛柏平
北京有色金属研究总院加工工程研究中心,北京 100088
国内会议
广西北海
中文
146-152
2009-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）