【摘 要】
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为了预测Al/Mg基纳米复合材料的高温流变行为,在不同的应变速率(0.01-1.0s-)和温度(523,623和1723K)的条件下进行热压缩试验,利用所得到的应力-应变数据,开发了本构模型,比如
【机 构】
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Department of Production Engineering,National Institute of Technology,
【出 处】
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Transactions of Nonferrous Metals Society of China
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为了预测Al/Mg基纳米复合材料的高温流变行为,在不同的应变速率(0.01-1.0s-)和温度(523,623和1723K)的条件下进行热压缩试验,利用所得到的应力-应变数据,开发了本构模型,比如一般流动方程。阿累尼乌斯双曲模型、Johnson-Cook(JC)和改性的Zerilli-Armstrong(ZA)模型及人工神经网络(ANN)模型。通过使用统计参数,例如均方根误差(RMSE)、回归系数(R2)、平均相对误差(MRE)和分散指数(Is),比较了人工神经网络和不同的本构模型。结果表明,人工神经网络模型对AA5083-2%TiC复合材料的热变形流动应力的评估准确性更高。
In order to predict the high temperature rheological behavior of Al / Mg-based nanocomposites, hot compression tests were carried out at different strain rates (0.01-1.0 s-) and temperatures (523, 623 and 1723 K), using the obtained stress-strain data , Developed a constitutive model, such as the general flow equation. Arrhenius Hyperbolic model, Johnson-Cook (JC) and modified Zerilli-Armstrong (ZA) model and Artificial Neural Network (ANN) model. Artificial neural networks and different constitutive models were compared by using statistical parameters such as RMSE, R2, MRE and Is. The results show that artificial neural network model is more accurate in evaluating thermal deformation flow stress of AA5083-2% TiC composite.
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