| 基于人工神经网络的2A70铝合金形变显微组织预测 |
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| 引用本文： | 刘芳,单德彬,吕炎.基于人工神经网络的2A70铝合金形变显微组织预测[J].上海理工大学学报,2008,30(4). |
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| 作者姓名： | 刘芳 单德彬 吕炎 |
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| 作者单位： | 1. 上海理工大学,机械工程学院,上海,200093
2. 哈尔滨工业大学,材料科学与工程学院,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(563304) |
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| 摘 要： | 在Gleeble-1500热模拟试验机上对2A70铝合金试样在变形程度为60％、变形温度为360℃～480℃、变形速率为0.01～1S^-1的条件下进行等温恒应变速率压缩试验及固溶处理。分析热变形参数对合金固溶后显微组织的影响，结果表明，2A70铝合金的晶粒尺寸随温度的升高而增大，随变形程度和速率的增大而减小。采用BP神经网络的方法预测2A70铝合金固溶处理后的平均晶粒尺寸，对于样本数据，模型的相对误差不超过±5％；对于非样本数据，模型的相对误差不超过±8％。
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| 关 键 词： | 2A70铝合金 热变形参数 显微组织 人工神经网络 |
Prediction of deformation microstructure of 2A70 aluminum alloy based on BP artificial neural network |
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| LIU Fang,SHAN De-bin,LU Yan.Prediction of deformation microstructure of 2A70 aluminum alloy based on BP artificial neural network[J].Journal of University of Shanghai For Science and Technology,2008,30(4). |
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| Authors: | LIU Fang SHAN De-bin LU Yan |
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| Abstract: | A series of isothermal compression experiments and then followed solution treatment were performed with 2A70 aluminum alloy specimens on a Gleeble-1500 thermal simulator under different conditions of strains,temperatures and strain rates.Analysis of the influences of hot deformation parameters on microstructure of 2A70 aluminum alloy shows that the grain size of 2A70 aluminum alloy declines with the increase of deformation and strain rate,while it increases with the increase of deformation temperature.On th... |
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| Keywords: | 2A70 aluminum alloy hot deformation parameters microstructure artificial neural network |
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