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基于BP神经网络的GH648合金本构模型的建立  
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【英文篇名】 Establishment of constitutive model of superalloy GH648 based on BP neural network
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【作者】 乔兵; 郑文涛; 张士宏; 曲周德;
【英文作者】 QIAO Bing; ZHENG Wen - tao; ZHANG Shi - hong; QU Zhou - de (Institute of Metal Research; Chinese Academy of Sciences; Shenyang 110016; China);
【作者单位】 国科学院金属研究所; 国科学院金属研究所 辽宁 沈阳; 辽宁 沈阳;
【文献出处】 兵器材料科学与工程 , Ordnance Material Science and Engineering, 编辑部邮箱 2004年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 GH648; 人工神经网络; BP算法; 本构模型;
【英文关键词】 GH648; artificial neural network; BP algorithm; constitutive model;
【摘要】 采用Gleeble1500对高温合金GH648进行了不同温度、不同应变率下的压缩实验。结果表明,材料在950℃到1150℃,应变率低于1/s时体现出动态再结晶特性,在应变率为10/s时体现为动态回复特性。鉴于其在高温变形过程中体现出复杂的动态响应特征,根据所获得的实验数据,应用BP人工神经网络建立了合金的高温本构模型,同时提出了一种改进的学习方法,显著地减缓网络振荡,提高收敛速度。研究为该高温合金的有限元数值模拟提供了必要的前提,采用的人工神经网络可以推广应用于其它非线性关系的确立。
【英文摘要】 Hot compression experiments on superalloy GH648 were conducted with Gleeble1500 thermal simulator at different temperatures and strain rates. It is shown that,at temperatures from 950℃to 1 150℃), superalloy GH648 shows characteris-tics of dynamic recrystallization at strain rate less 1 /s and dynamic recovery at strain rate 10/s. As for ite complicated dynam-ic response characters during deformation at elevated temperatures, artificial neural network with the error back propagation (BP) algorithm was used f...
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TP183
【正文快照】 GH648是一种时效硬化型高温合金,主要用于航空工业。目前,关于该合金高温变形过程中的动态响应特征以及其高温本构关系还没有文献报道。材料在高温下的动态响应特征对于其实际生产有重要的指导意义,而材料的本构关系不仅能够为其热力参数的选择及设备吨位的确定提供依据,而且是

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