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基于Arrhenius方程和BP神经网络的2024Al/Al18B4O33w复合材料热变形流变应力预测
被引：8
|作者：
柏阳
[1
,2
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吴玉程
[3
]
罗志勇
[1
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]
汪伟
[1
,2
]
机构：
[1] 合肥工业大学工业与装备技术研究院
[2] 航空结构件成形制造与装备安徽省重点实验室
[3] 合肥工业大学有色金属与加工技术国家地方联合工程研究中心
来源：
关键词：
2024Al/Al18B4O33w复合材料;
Arrhenius方程;
BP神经网络;
流变应力;
热加工图;
D O I：
10.13330/j.issn.1000-3940.2019.08.028
中图分类号：
TB33 [复合材料];
学科分类号：
摘要：
在350～500℃和应变速率0.01～10 s-1条件下对2024Al/Al18B4O33w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/Al18B4O33w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。
引用
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页数：9
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