基于神经网络的BT20钛合金本构关系模型

在Thermecmastor-Z型热模拟试验机上对BT20钛合会进行了变形温度800～1100℃及应变速率0.001～70 s-1的热模拟压缩实验.以实验数据为基础,运用BP神经网络算法原理,建立了BT20钛合金在高温变形条件下的应力与应变、应变速率和变形温度关系的预测模型,并对模型的泛化能力进行了误差评价.结果表明:通过BP神经网络建立的合金本构关系模型具有较高的预测精度,预测结果的相对误差均在3%以内,能很好地满足实际应用的需求.此外,该模型能够客观、真实地描述BT20钛合金的高温动态变形行为,为材料高温本构关系模型的建立提供了快捷、有效的工具.

参考文献

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