基于AJSA-BP修正神经网络的TC4钛合金本构关系构建

作者：张宇航; 帅美荣^*; 周路

来源：重型机械, 2023, (05): 45-52.

DOI：10.13551/j.cnki.zxjxqk.2023.05.003

• TC4钛合金
• 热变形行为
• 应变补偿
• 本构模型
• AJSA-BP神经网络

研究高性能材料的热塑性变形行为及影响机理对于优化成型工艺、提升产品质量具有重要意义。基于Gleeble-3800热力模拟实验机对TC4钛合金开展高温压缩实验，在变形温度800～950℃双相区，应变速率0.001～10 s-1条件下，该合金高温流变应力随变形温度的升高以及应变速率的降低显著降低，且具备典型动态再结晶的特征。同时，为了进一步提高材料本构模型的计算精度，本文提出一种基于AJSA-BP修正的本构关系，旨在辅助搜索优化BP神经网络训练过程中的权值和阈值，并与基于应变补偿的Arrhenius新型本构模型进行对比分析。结果表明，基于AJSA-BP算法计算的应力预测值偏差率不大于15%的占比为95.65%,平均相对误差为3.83%,具有更为显著的计算精度优势，可用于指导金属高温流变应力的精确预测。

• 出版日期2023
• 单位太原科技大学