访问量:   最后更新时间:--

刘晓燕

硕士生导师
教师姓名:刘晓燕
教师拼音名称:liuxiaoyan
所在单位:冶金工程学院
学历:研究生(博士)毕业
办公地点:西安建筑科技大学
性别:女
联系方式:liuxiaoyan@xauat.edu.cn
学位:博士学位
职称:副教授
在职信息:在职
主要任职:副教授
毕业院校:西安建筑科技大学
所属院系:冶金工程学院
学科:材料加工工程    
其他联系方式

邮编:

通讯/办公地址:

移动电话:

邮箱:

论文成果
基于人工神经网络的超细晶纯钛热变形本构模型
发布时间:2024-08-09    点击次数:

所属单位:冶金工程学院

发表刊物:稀有金属材料与工程

关键字:超细晶纯钛;人工神经网络;Arrhenius本构方程;流变应力;

摘要:对等通道转角挤压(ECAP)制备的超细晶纯钛,在温度为250~450℃、应变速率为10 -5 ~1s -1 的条件下进行热压缩试验。基于真应力和真应变实验数据,分别使用人工神经网络(ANN)和Arrhenius方程建立超细晶纯钛的热变形本构模型,研究其热变形行为。实验结果表明:在变形初期,流变应力随应变的增大而升高,随后趋于平缓,最终达到一个稳定值。人工神经网络训练和预测结果表明:人工神经网络最佳结构为3×12×1,人工神经网络模型预测的平均相对误差(AARE)为2.1%,相关系数(R)为0.9979;Arrhenius方程模型预测的AARE为11.54%,R为0.9464。即人工神经网络模型能够更加精确地描述超细晶纯钛的本构关系。通过对比不同温度下两种模型的误差,发现人工神经网络模型在高温条件下具有更好的稳定性。

合写作者:杨成,杨西荣,强萌,张欠欠

第一作者:刘晓燕

论文类型:期刊论文

学科门类:工学

卷号:中文核心期刊:3038-3044,7

ISSN号:1002-185X

是否译文:

发表时间:2018-01-01