【摘 要】
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传统的Arrhenius本构模型因对流变应力的预测精度较低而存在局限性.通过应变量补偿构建高温合金Inconel 617B的唯象型本构模型,同时构建合金的BP人工神经网络(Back propagation-artificial neural network,BP-ANN)型本构模型.结果表明:合金的流变应力对变形温度、变形速率和应变量较为敏感.唯象型本构模型预测流变应力的相对误差δ为9.020％,相关系数R为0.981 4;而BP-ANN型本构模型(最佳结构确定为3×20×1)预测结果的相对误差仅为1.5
【机 构】
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江苏大学材料科学与工程学院 镇江 212013;江苏银环精密钢管有限公司 宜兴 214200;中国航空制造技术研究院 北京 100024
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传统的Arrhenius本构模型因对流变应力的预测精度较低而存在局限性.通过应变量补偿构建高温合金Inconel 617B的唯象型本构模型,同时构建合金的BP人工神经网络(Back propagation-artificial neural network,BP-ANN)型本构模型.结果表明:合金的流变应力对变形温度、变形速率和应变量较为敏感.唯象型本构模型预测流变应力的相对误差δ为9.020％,相关系数R为0.981 4;而BP-ANN型本构模型(最佳结构确定为3×20×1)预测结果的相对误差仅为1.527％,R达到0.998 9,可更加准确地预测Inconel 617B的流变应力.说明BP-ANN构建本构模型可提高预测精度,更为合理地描述Inconel 617B高温合金的流变应力与变形参数间的本构关系.
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