基于遗传BP网络的Mg-Sm-Zn-Zr合金应力预测模型及加工图

作     者：常若寒 蔡中义 程丽任 车朝杰 迟佳轩 CHANG Ruohan;CAI Zhongyi;CHENG Liren;CHE Chaojie;CHI Jiaxuan

作者机构：吉林大学辊锻工艺研究所长春130025 中国科学院长春应用化学研究所稀土资源利用国家重点实验室长春130022 

出 版 物：《材料导报》 (Materials Reports)

年 卷 期：2017年第31卷第6期

页      面：136-139,146页

核心收录：

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金(51575231) 

主　　题：Mg-Sm-Zn-Zr合金 GA-BP模型 热加工图 微观组织 

摘      要：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。