基于BP神经网络的Ti-26钛合金本构模型

利用Gleeble-1500热模拟实验机,进行了Ti-26合金等温恒应变速率压缩试验,获得了不同温度(700~940℃)、应变速率(0.01~10 s-1)、真应变下的流变应力数据。基于实验数据,根据BP人工神经网络原理算法,建立了Ti-26钛合金高温塑性变形时流变应力的预测模型,训练结束后的神经网络即成为Ti-26钛合金的一个知识基的本构关系模型。预测结果表明,该神经网络本构关系模型具有很高的精度,可用于指导Ti-26钛合金热加工工艺的制定及热成形过程的有限元模拟。