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基于人工神经网络的新型AZE311和AZX311合金热变形本构描述及动态再结晶动力学模型( Artificial neural network modified constitutive descriptions for hot deformation and kinetic models for dynamic recrystallization of novel AZE311 and AZX311 alloys )
Tong Wang Yongzheng Chen Bin Ouyang Xiong Zhou Qichi Le
通过在AZ31合金中分别添加1wt.%Gd和Ca，设计了两种新型合金AZE311和AZX311。为了研究其热变形行为，在200～350°C、应变率为0.001～0.1/s的条件下进行了压缩试验。基于真实应力-应变曲线建立了传统的应变相关的Arrhenius型本构方程。AZE311和AZX311的热变形活化能分别为137.04kJ/mol和155.57kJ/mol。对于具有明显应力峰值的流动曲线，预测值与实验值存在较大偏差。基于人工神经网络(ANN)方法，在传统的本构模型中引入了一个无量纲修正因子λ。修正后模型的平均绝对相对误差(AARE)对AZE311由10.331%降至1.428%,对AZX311由8.555%降至0.703%。建立了DRX过程的动力学模型。AZE311和AZX311的εC/εP平均值分别为0.54和0.58。Gd和Ca的加入促进了DRX的引发和过程，其中Gd的作用较大。DRX发生在AZX311晶界，而在AZE311晶界更为均匀。大应变下的实际DRX分数略低于预测结果。这是因为在建立Avrami型DRX动力学模型时，没有考虑晶粒取向对变形和DRX过程的影响。讨论了晶粒取向对DRX工艺的影响。
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