基于BP神经网络的AZ31镁合金加工图参数优化

来源期刊：材料工程2013年第9期

论文作者：于建明 温彤 岳远旺 吴诗仁 雷帆 肖冰娥

文章页码：27 - 31

关键词：AZ31;流变应力;神经网络;加工图;

摘    要：基于Gleeble-1500热模拟机测定的AZ31镁合金热压缩实验数据,通过BP神经网络对数据进行训练,建立了流变应力与应变、应变速率和温度相对应的预测模型,采用该模型的预测数据构造了AZ31的加工图。结果表明:AZ31流变失稳区分布在低温高应变速率区和中温较低应变速率区,当温度为340⁴40℃、应变速率为0.01⁰.02s-1时功率耗散因子较大,为加工性较好的区域;利用经过训练的神经网络模型,流变应力的网络预测值与实验值能够很好地吻合,其最大相对误差为6.67%;不同变形条件绘制的加工图表明AZ31是应变不敏感、但对温度和应变速率敏感的材料。