【摘 要】
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以铸态904L超级奥氏体不锈钢热压缩实验数据为样本,采用BP人工神经网络建立了以变形温度、应变速率和应变量为输入层,流变应力为输出层的热变形本构模型。结果表明,BP网络预
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以铸态904L超级奥氏体不锈钢热压缩实验数据为样本,采用BP人工神经网络建立了以变形温度、应变速率和应变量为输入层,流变应力为输出层的热变形本构模型。结果表明,BP网络预报的流变应力值与实验值比较吻合,平均绝对误差值为2.06%。该模型能够准确反映铸态904L超级奥氏体不锈钢的高温流变行为,为合理控制热轧工艺参数提供一定参考。
Based on the experimental data of 904L as-cast austenitic stainless steel, the thermal deformation constitutive model with deformation temperature, strain rate and strain as input layer and flow stress as output layer was established by BP artificial neural network. The results show that the flow stress value predicted by BP network is in good agreement with the experimental value, and the average absolute error is 2.06%. The model can accurately reflect the high temperature rheological behavior of as-cast 904L super austenitic stainless steel and provide some reference for the reasonable control of hot rolling process parameters.
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