【摘 要】
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高Co-Ni二次硬化钢一直以强韧性配合为目标进行不断的优化设计,来满足飞机起落架等工程材料的使用。这类超高强度钢具有高合金多组元的成分体系,单一合金含量的变化及微量元素的添加对其强度、塑性和韧性等力学性能产生很大的影响。本论文利用数据搜集方法在足够宽的成分空间下建立高Co-Ni二次硬化钢的成分-工艺-性能数据库,并利用JMatPro计算扩展成分空间下的热力学平衡态性能,建立热力学数据库,作为数据补
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高Co-Ni二次硬化钢一直以强韧性配合为目标进行不断的优化设计,来满足飞机起落架等工程材料的使用。这类超高强度钢具有高合金多组元的成分体系,单一合金含量的变化及微量元素的添加对其强度、塑性和韧性等力学性能产生很大的影响。本论文利用数据搜集方法在足够宽的成分空间下建立高Co-Ni二次硬化钢的成分-工艺-性能数据库,并利用JMatPro计算扩展成分空间下的热力学平衡态性能,建立热力学数据库,作为数据补充。利用机器学习方法,选取BP神经网络算法、遗传算法优化的BP神经网络算法、支持向量机回归算法和极限学习机回归算法,分别建立高Co-Ni二次硬化钢成分-工艺-单一性能的关系模型,对比不同模型的精度,选择精度最高的GA-BPNN算法进行多性能目标的设计,建立起与实际更相符的成分-工艺-多性能目标的关系模型。利用粒子群优化算法反向寻优多组成分,经过GA-BPNN单性能输出模型和热力学模型进行成分筛选。结合机器学习模型元素对性能作用规律确定的成分区间,对远离兼具强韧性成分区间的成分予以删除。最终确定三组满足各项力学性能的成分体系,并选择0.23C-13.42Co-11.79Ni-3.05Cr-1.15Mo-0.018Nb-0.026Ti成分作为试验合金成分。对设计的成分体系,进行热力学相图计算,预测该体系中存在的相组成。同时改变元素含量,研究不同元素对相组成、相含量和析出温度的影响,并预测出体系中存在的多种碳化物类型。结合第一性原理计算碳化物形成能,确定容易稳定存在的碳化物,对体系中特殊存在的碳化钛,计算得出碳化钛为脆性相。机器学习方法设计的合金成分,经真空感应熔炼、锻造后制备21Kg试验用钢。锻态合金钢的抗拉强度达到1875MPa,延伸率7.5%。经热处理后,抗拉强度达到1933MPa,屈服强度为1640MPa,延伸率达到10%,断裂韧性达到112MPam1/2,机器学习模型预测的力学性能得到很好的验证。
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