Al-Mg-Si-Cu合金在热压缩变形中的流变应力

在Gleeble-1500热模拟试验机上对Al-0.80Mg-0.63Si-0.61Cu合金进行等温热压缩试验,研究其在高温压缩变形中的流变应力行为.研究结果表明：流变应力随应变速率的增大而增大,随变形温度的升高而降低,在高应变速率和较低温度条件下,应力出现锯齿波动,呈不连续再结晶特征;该铝合金热压缩变形的流变应力行为可用包含Arrhenius项的Zener-Hollomon参数来描述,其变形激活能为176.54 kJ/mol.     

新型Al-Mg-Si-Cu合金热压缩流变应力研究

在Gleeble 1500热模拟机上对一种新型Al-Mg-Si-Cu合金热压缩流变应力行为进行了研究,应变速率为 0.005~5 s-1、变形温度为350~550 ℃.结果表明:在较小应变(<0.15)出现一峰值后流变应力随应变的增加有所降低,表现出较明显的动态软化;在实验范围内,流变应力值随着应变速率减少和变形温度升高而降低,可用Zener-Hollomon参数的幂指数关系描述合金的流变应力行为,其变形激活能Q为236 kJ/mol.图5,参11.     

半连续铸造Al-15Si合金热压缩变形流变应力行为

采用Gleeble-1500D热模拟机进行高温等温压缩试验,研究了半连续铸造Al-15Si铝合金在变形温度为300~500℃,应变速率为0.001~5 s-1条件下的流变应力行为.结果表明,在试验温度范围内,此合金的流变应力随变形温度的升高,应变速率的降低而降低,说明该合金属于正应变速率敏感性材料;可采用Zener-Hollomon参数双曲正弦形式来描述Al-15Si合金高温塑性变形时的流变应力行为;σ解析表达式中材料常数A,α,n值分别为2.07×1012s-1,0.026 MPa-1,4.61,Al-15Si合金的平均热变形激活能Q为180.96 kJ/mol.     

Al-Mg-Sc合金热压缩变形的流变应力行为

采用热模拟试验对1种Al-Mg-Sc合金进行等温热压缩实验,研究该合金在变形温度为300～450℃,应变速率0.001～1 s-1条件下的热压缩变形流变应力行为.结果表明:该Al-Mg-Sc合金在变形温度为300℃,应变速率0.01～1 s-1的条件下,流变应力开始随应变增加而增大,达到峰值后趋于平稳,表现出动态回复特征;而在其他条件下,应力达到峰值后随应变的增加而逐渐下降,表现出动态再结晶特征.应变速率和流变应力之间满足指数关系,温度和流变应力之间满足Arrhenius关系,通过线性回归分析计算出该材料的应变硬化指数n以及变形激活能Q,获得该铝合金高温条件下的流变应力本构方程.     

含Sc的Al-Cu-Li合金热压缩变形的流变应力行为和显微组织

采用Gleeble-1500热模拟试验机,在变形温度为380℃~500℃和应变速率为0.001~10 s-1的条件下对含钪铝锂合金的热变形行为进行了研究。结果表明:含钪铝锂合金流变应力随变形温度升高和应变速率的降低而减小。以实验为基础,利用作图法和线性回归方法求解得出各参数数值和流变峰值应力方程,利用该方程预测流变应力值与实验结果吻合较好;该合金在高温压缩变形中,在变形温度大于470℃和应变速率小于0.1 s-1时,合金发生了动态再结晶,且温度越高、应变速率越低,该合金越易发生动态再结晶。在380℃~470℃,0.1~10 s-1条件下,对该合金进行热变形加工较为适宜。     

一种新型Al-Cu-Li系合金的热压缩流变应力

采用Gleeble-1500热模拟机高温等温压缩试验,研究了一种新型Al-Cu-Li系合金在应变速率为0.01～10s-1、变形温度为300～500℃条件下的流变应力特征.结果表明:流变应力随变形温度的升高而降低,随变形速率的提高而增大;采用Z参数的双曲正弦函数描述该合金高温变形的峰值流变应力,获得了峰值流变应力解析式,其热变形激活能为239.02kJ·mol-1.     

Cu-Cr-Zr-Ce合金高温流变应力的研究

利用Gleeble-1500D热模拟试验机对Cu-Cr-Zr-Ce合金在变形温度为600~800 ℃、应变速率为0.01~5 s^-1条件下进行了热压缩试验,测定了其应力-应变曲线,并通过光学显微镜观察了其热压缩过程中的微观组织.结合两者分析了动态回复和再结晶机制.结果表明,动态再结晶是该合金软化的主要机制.     

AZ61镁合金热压缩流变应力的实验

采用Gleeble-1500型热模拟机,对AZ61镁合金进行高温压缩实验,分析该合金在不同变形温度与应变速率条件下的压缩流变应力.研究AZ61镁合金在热变形时,流变应力与变形温度、应变速率之间的关系,并建立相应的流变应力模型.结果表明,AZ61镁合金在高温压缩变形时,当变形温度一定时,流变应力随应变速率的增大而增大;而当应变速率一定时,流变应力随变形温度的升高而降低.AZ61镁合金的热变形过程均表现出较明显的动态再结晶特征,其流变应力的变化规律主要受加工硬化和再结晶软化两者机制的共同作用.在热变形下,AZ61镁合金峰值流变应力可以用双曲正弦模型来进行较好的描述.     

不同组织TA15钛合金热压缩力学行为研究

采用gleeble-1500 热模拟试验机,对TA15钛合金4种典型组织试样进行了高温准静态压缩试验,研究了不同原始组织的TA15钛合金高温压缩力学行为,不同组织对其高温准静态力学性能及温度敏感性的影响.结果表明:在同一温度下,4种组织的流变应力随温度的升高而降低,且最初流变应力随应变的增加快速增加,当流变应力达到一个峰值后,逐渐下降,最后处于稳定流变状态;不同的组织对TA15钛合金高温准静态力学性能有很大影响;600 ℃变形时,网篮组织的温度敏感性最低,固溶时效组织其次,双态组织第三,等轴晶粒组织温度敏感性最高;700~900 ℃下变形,各组织温度敏感性的排序不变,但网篮组织的温度敏感性和其它3种组织温度敏感性的差距缩小;当在超过相变温度的1000 ℃下变形时,各试样的组织完全相同,其温度敏感性不再有任何差异,其力学性能也几乎相同.     

Mg-Al-Zn系合金高温压缩流变应力研究

在Gleeble-1500热模拟机上对Mg-Al-Zn系合金(AZ31和AZ80)的高温压缩流变应力行为进行研究.结果表明:材料真应力-应变曲线呈现动态再结晶特征.合金元素含量差异引起材料高温变形行为不同.AZ31合金流变应力行为受变形温度影响:变形温度低于350℃时呈幂指数关系;高于350℃时呈指数关系,应力指数n为7,热变形激活能Q为112 kJ/mol.AZ80合金高温流变应力符合幂指数关系,应力指数n为6,热变形激活能Q为220 kJ/mol.     

钛合金高温变形流变应力的预测

采用MATLAB程序建立BT20钛合金高温变形时流变应力的神经网络模型,利用该模型对其他一些热力学状态下材料的流变应力进行了预测。结果表明,在目标函数为0.001、隐层节点数为12、学习率为0.5、动量因子为0.8时,预测数据与试验数据吻合良好,系统误差较小(拟合度为5%);表明已形成了一个知识基的本构关系模型。     

电刷材料Ag-Pd-Cu-X合金的热变行为分析

在变形温度650~950 ℃,应变速率0.001~0.1 s -1的条件下,采用Gleeble-1500热模拟实验机对Ag-Pd-Cu-X合金进行了热模拟压缩实验,分析了合金微观组织及流变应力变化规律,建立了合金的热变形本构方程。结果表明：当变形温度由650 ℃升高到750 ℃以后,合金的热变形软化机制由动态回复为主转向以动态再结晶为主,流变应力呈现出明显的逐渐降低趋势。合金在变形温度750~950 ℃的热变形激活能为210.369 kJ/mol。利用所建立的本构方程计算得到的预测值与实验值吻合良好,证明了所建立本构方程的正确性。     

基于人工神经网络的2A70铝合金形变显微组织预测

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&#177;5％;对于非样本数据,模型的相对误差不超过&#177;8％。     

基于人工神经网络城市交通流量智能预测的研究

通过对我国目前城市交通情况的分析．说明交通拥挤和流量大小息息相关，因此对城市交通流量进行预测具有重要的意义。目前应用于城市交通流量智能预测的人工神经网络模型主要有线性网络、BP网络、反馈网络等。经过综合分析而采用了线性网络对城市交通流量进行预测，其优点主要表现在结构简单，实用方便，反应速度快，实时性强。根据城市交通的具体情况，对城市交通流量的预测模型进行了仿真。其仿真结果表明所采用的线性神经网络能够用于城市交通流量的预测。     

高炉铁水含硅量神经网络预测模型

按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统。引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型。用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1％时命中率达到81％。     

高边坡施工期变形预测遗传神经网络模型

基于BP网络存在的不足,将遗传算法引入到BP网络模型中,建立了高边坡施工期相邻层开挖暂停阶段变形预测遗传神经网络模型,对边坡时效变形进行预测,并对预测的结果进行检验,结果表明模型取得较好的预测效果,可供类似工程参考使用.