论文部分内容阅读
在变形温度为200～400℃、应变速率为0．001～1S^-1条件下，对ZK60镁合金进行热压缩实验，建立一个单隐层前馈误差反向传播人工神经网络模型，研究该镁合金的流变行为。模型的输入参数分别为变形温度、应变速率和应变，输出为流变应力，中间隐含层包含23个神经元，并采用Levenberg-Marquardt算法对此网络模型进行训练。结果表明：ZK60镁合金的流变应力随变形温度升高和应变速率降低而减小；其高温压缩流变应力曲线可描述为加工硬化、过渡、软化和稳态流变4个阶段，但在较高温度和较低应变速率时，过渡阶