【摘 要】
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C19400合金是一种时效强化型铜合金,该合金以其高强度、硬度以及良好的导热、导电、电镀钎焊等优异特性被广泛应用于电子、计算机通讯设备等领域。C19400合金板带订单多品种、多规格、小批量的特征,造成生产过程批次切换频繁、生产节奏波动大,导致产品质量稳定性低、生产效率低、生产成本高等问题。为促进板带材生产的信息化、自动化、智能化,获得成本低、稳定性强、质量优的合格板带材,研究板带材热轧工艺数学模型
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C19400合金是一种时效强化型铜合金,该合金以其高强度、硬度以及良好的导热、导电、电镀钎焊等优异特性被广泛应用于电子、计算机通讯设备等领域。C19400合金板带订单多品种、多规格、小批量的特征,造成生产过程批次切换频繁、生产节奏波动大,导致产品质量稳定性低、生产效率低、生产成本高等问题。为促进板带材生产的信息化、自动化、智能化,获得成本低、稳定性强、质量优的合格板带材,研究板带材热轧工艺数学模型具有十分重要的意义。本文以铸态C19400合金为研究对象,在变形温度700～950℃、应变速率0.001～10 s-1和变形量50%条件下,对铸态C19400合金进行了等温热压缩试验,分析了真应力-真应变曲线,并通过MATLAB编程计算构建合金的高温本构方程和热加工图;结合得到的本构方程,基于DEFORM-3D有限元平台和企业生产工艺建立可逆热轧有限元模型并验证;模拟计算轧制温度为890、920和950℃,热轧变形量为9.4%、14.1%和18.4%,轧制速度为0.9、1.0和1.1 m·s-1条件下C19400中厚板前3道次可逆热轧过程,提取等效应力和等效应变场数据,利用回归分析方法建立等效应力、等效应变场工艺数学模型;分别利用BP和粒子群优化的BP神经网络方法建立热轧轧制力工艺数学模型,并与某企业热轧测量的数据进行对比。结果表明:1.铸态C19400合金属于应变速率正敏感、变形温度负敏感材料。在合金变形初始阶段,合金发生了典型的加工硬化现象;随着热压缩变形的继续进行,应变速率为0.001、0.01、0.1和1 s-1时,合金的软化以动态回复为主。铸态C19400合金稳定的热加工安全区为:889～950℃、0.0295～2.6823 s-1,该区峰值功率耗散系数η=26.6%。2.利用MATLAB软件编程计算得到铸态C19400合金的热变形激活能Q为353.97 k J/mol,并构建了合金Arrhenius双曲正弦高温峰值应力本构方程。其中,本构方程计算应力与试验应力的平均相对误差AARE为2.71%,相关系数R为0.9977,计算结果与试验结果高度吻合,拟合程度较高。3.利用DEFORM-3D有限元模拟软件建立了C19400合金中厚板多道次可逆热轧热力耦合有限元模型,利用企业轧制力数据对其准确性验证,得到实测轧制力值与模拟计算值相关系数R分别为0.970、0.996和0.994,平均相对误差AARE分别为5.8%、3.3%和4.1%,模拟计算结果与现场实际情况吻合较好。4.利用多元线性回归分析方法,建立了因变量为热轧等效应力、等效应变,自变量为热轧温度、热轧变形量和热轧速度的热轧等效应力和等效应变场工艺数学模型。得到各参数与轧制力的相关系数R分别为0.9693和0.9660,并对模型进行了F检验和p值检验,得到三种统计评价方法的结果一致,热轧等效应力、等效应变与热轧温度、热轧变形量、热轧速度之间存在显著的线性相关关系,故此得到的热轧等效应力场工艺数学模型可用。5.建立了基于BP人工神经网络的合金中厚板热轧轧制力工艺数学模型,并确定了神经网络模型最优拓扑结构为3-12-1,得到样本数据的相关系数为0.98211,热轧9个道次实测和模型计算轧制力数据相对误差最大为4%,最小为0.2%;建立了基于PSO-BP人工神经网络的合金中厚板热轧轧制力工艺数学模型,得到样本数据的相关系数为0.99648,热轧9个道次的实测与模型计算轧制力的相对误差最大为1.2%,最小为0.03%。通过对比两种模型,基于PSO-BP人工神经网络轧制力模型有效提高了C19400合金中厚板热轧轧制力的预测精度。
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