| 基于神经网络的Haynes 282合金高温流动行为表征及其有限元应用北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 叶青,陈博,倪恒,寇晨.基于神经网络的Haynes 282合金高温流动行为表征及其有限元应用北大核心CSCD[J].宇航材料工艺,2022,52(2):116-122. |
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| 作者姓名： | 叶青 陈博 倪恒 寇晨 |
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| 作者单位： | 西京学院机电技术系，西安 710021,咸阳师范学院物理与电子工程学院，咸阳 712000,西京学院机电技术系，西安 710021,西京学院机电技术系，西安 710021 |
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| 基金项目： | 陕西省重点研发计划项目（2018NY-158）；西京学院校基金（XJ170131） |
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| 摘 要： | 通过在热/力学模拟试验机上开展等温压缩试验获得了Haynes 282合金的真应力-应变数据。Haynes 282合金在高温变形过程中表现出显著的动态再结晶特性,其流动应力对热力参数敏感度较高,且与热力参数呈复杂的非线性关系。为了准确地描述和预测Haynes 282合金的真应力-应变关系,将热变形参数作为输入,将流动应力作为输出构建了反向传播神经网络。对神经网络的评估结果表明所构建的神经网络能够精确地表征Haynes 282合金的高温流动行为。通过将构建的神经网络以材料子程序的形式植入有限元软件中,建立等温压缩试验有限元模型,实现了Haynes 282合金高温流动行为的精确仿真。
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| 关 键 词： | Haynes 282合金 非线性关系 真应力-应变关系 反向传播神经网络 高温流动行为 有限元 |
| 收稿时间： | 2020/12/11 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/3/4 0:00:00 |
Characterization of Hot Flow Behavior of Haynes 282 Alloy Based on Artificial Neural Network and Its Finite Element Application |
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| YE Qing,CHEN Bo,NI Heng and KOU Chen.Characterization of Hot Flow Behavior of Haynes 282 Alloy Based on Artificial Neural Network and Its Finite Element Application[J].Aerospace Materials & Technology,2022,52(2):116-122. |
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| Authors: | YE Qing CHEN Bo NI Heng and KOU Chen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Haynes 282 alloy Nonlinear relationship True stress-strain relationship Back-propagation neural network Hot flow behavior Finite element |
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