基于Arrhenius方程和BP神经网络的2024 Al/Al18 B4 O33 w 复合材料热变形流变应力预测
Forging & Stamping Technology（2019）
Abstract
在350～500℃和应变速率0.01～10 s-1条件下对2024Al/Al18 B4 O33 w复合材料进行等温压缩实验.分析复合材料流变应力曲线,基于应变补偿型Arrhenius方程和BP神经网络模型分别预测其流变应力,通过数据误差分析评估两种模型的精度.通过BP神经网络预测的流变应力数据,建立基于动态材料模型的热加工图,并结合微观组织验证热加工图的准确性.结果表明:BP神经网络模型较应变补偿型Arrhenius方程更能准确地预测2024Al/Al18 B4 O33 w复合材料的流变应力.热加工图预测复合材料热变形合适的工艺参数区域为440～500℃,0.01～0.13 s-1.
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