神经网络小冲杆试验法确定材料的蠕变性能

发布时间：2017-11-09 10:27

  本文关键词：神经网络小冲杆试验法确定材料的蠕变性能

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【摘要】：针对小冲杆试验提出了一种结合有限元模拟和神经网络来确定P91材料蠕变性质的方法,用小冲杆测试确定载荷条件下的材料状态。这是神经网络在小冲杆蠕变试验领域的拓展,其有限元模型采用基于Chakrabarty薄膜伸张理论的Norton蠕变准则模型。根据Norton蠕变法则,通过有限元得出一个由不同的蠕变性能参数组模拟获得的时间-位移曲线数据库。然后将小冲杆试验得到的一个时间位移曲线转化到训练好的人工神经网络,将模拟曲线数据库中的曲线与实验曲线进行对比,确定出与实际试验曲线最为吻合的模拟曲线,该条模拟曲线所对应的蠕变性能参数即为材料的蠕变性能参数。最后通过试验对反向方法得出的结果进行了验证。
【作者单位】： 华东理工大学机械与动力工程学院承压系统安全科学教育部重点实验室;
【基金】：质检公益性行业科研专项经费资助项目(201510070) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120074110013)
【分类号】：TB302.3
【正文快照】： 很多用于化工设备、航空发动机和核电站的机械零件长期服役在可使其自身微观结构发生劣化的高温环境下,可能导致部件的过早失效。高温条件下结构部件的蠕变行为会随着服役时间、载荷、温度、辐射等条件而改变,这需要对在役材料状态进行检测。为了评价材料参数且不损坏组件,取

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