基于BP人工神经网络喷射成形7055铝合金的本构模型

基于Gleeble热力模拟技术对喷射成形7055铝合金的高温流变应力特征规律进行研究,并构建耦合应变量的唯象型Arrhenius本构方程用以预测合金的流变应力,同时基于BP人工神经网络构建该材料的神经网络型本构方程对比预测流变行为。结果表明:喷射成形7055铝合金的流变应力状况受变形参数的影响较为显著,与变形温度呈负相关,并与应变速率呈正相关。利用两类本构模型预测该合金的流变应力,其中唯象型Arrhenius本构方程的平均相对误差δ值大于2%,该模型的预测误差随变形温度升高呈上升趋势,且在热加工温度区间下(450℃左右),平均绝对误差及平均相对误差达到峰值,较难精准预测该变形区间内合金的流变应力特征。而BP人工神经网络模型的预测准确度更高,平均相对误差δ值仅为0.813%,且具有较高的温度稳定性。     

矩方法及其在水凝结研究中的应用与发展

矩方法(Method of Moments,MOM),又可以称作内部坐标矩方法,通过求解液滴尺寸分布函数对内部坐标的各阶矩的输运方程,反映粒子数量及尺寸分布的演化。在各种有关伴随凝结流动的数值方法中,矩方法兼顾了计算效率和液滴分布信息,因此被广泛应用于水凝结的研究。本文首先介绍了经典矩方法,综述了矩方法的最新发展。然后应用经典凝结矩方法,研究了伴随同质凝结的Prandtl-Meyer膨胀流动问题,计算发现随着来流水蒸气饱和度的提高,凝结诱导的激波由定常状态向非定常状态转变,出现自激振荡现象;进一步,将经典凝结矩方法推广到异质凝结领域。通过引入"瞬间活化"假设,简化了异质成核模型,将此方法应用到伴随异质凝结的激波管问题中,进行了参数研究,加深了对异质凝结和流动相互作用的认识;最后针对经典矩方法无法处理相间相互作用的问题,将经典矩方法中的矩方程改写为基于液相平均速度的形式,发展了一套考虑相间质量、动量、能量交换的矩方法,应用此方法研究了伴随同质凝结的旋涡运动问题,分析了旋涡中凝结的产生过程,以及凝结与流动相互作用对液相分布的影响,计算结果显示了凝结生成的液滴在离心力作用下离开旋涡中心的现象。