基于晶粒匀细化双目标的耐热合金电镦工艺参数优化设计

发布时间：2017-07-03 18:23

  本文关键词：基于晶粒匀细化双目标的耐热合金电镦工艺参数优化设计

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【摘要】：本文主要以电镦过程晶粒均匀细化为目标对电镦工艺参数进行优化设计,为实际电镦生产减少产品微观缺陷提供理论依据。首先利用3Cr20Ni10W2奥氏体耐热合金等温压缩实验真实应力应变数据建立了该材料高温塑性变形过程流变应力BP神经网络本构模型。结合电-热-力耦合有限元分析方法和材料动态再结晶和晶粒长大过程数学模型构建3Cr20Ni10W2奥氏体耐热合金电镦工艺宏微观多尺度有限元定量分析平台。根据有限元分析结果,采用响应曲面法建立电镦工艺参数与晶粒大小及其分布状态定量指标的动态响应关系,利用遗传算法对电镦工艺晶粒均匀细化双目标进行了工艺参数优化设计。研究结果对合理制定和优化电镦工艺参数具有重要的理论指导意义和实际应用价值。本文主要研究内容及结论如下:(1)在温度为930℃~1130℃、应变速率为0.01 s-1~10 s-1的变形条件下对3Cr20Ni10W2奥氏体耐热合金进行等温压缩实验,并利用实验获得的真实应力应变数据,建立了3Cr20Ni10W2奥氏体耐热合金高温塑性变形过程流变应力BP神经网络本构模型。(2)通过MSC.Marc有限元分析软件自带的电-热-力耦合分析平台,结合3Cr20Ni10W2奥氏体耐热合金变形过程动态再结晶及晶粒长大数学模型,建立了电镦过程电-热-力耦合宏微观多尺度有限元定量分析平台,对电镦过程坯料宏观温度分布、变形状态以及微观晶粒尺寸大小及晶粒分布状态进行了定性与定量的研究。(3)采用四因素Box-Behnken试验设计方法设计有限元模拟方案,基于有限元分析结果,采用响应曲面法建立了电镦过程加热电流、夹持长度、镦粗力、砧子缸后退速度等主要工艺参数与晶粒度与晶粒分布不均匀度之间的动态响应关系。以所建立的两个响应曲面模型作为目标函数,采用多目标遗传算法进行多目标优化求解,对电镦工艺参数进行了优化设计,根据工艺参数优化结果,提出一套基于晶粒匀细化目标的电镦工艺参数方案。(4)基于优化工艺参数方案,完成了电镦件的试制实验,经过金相分析,将实验数据与模拟结果进行对比,验证了工艺优化方案的可靠性以及电镦工艺宏微观多尺度有限元定量分析方法的可靠性。
【关键词】：电镦 神经网络 晶粒度 多目标优化 有限元模拟
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG306
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 课题背景8-9
• 1.2 电镦工艺国内外研究现状9-11
• 1.2.1 电镦工艺研究现状9-10
• 1.2.2 电镦工艺数值模拟研究概况10-11
• 1.3 材料本构模型研究现状11-12
• 1.4 金属塑性成形过程晶粒匀细化控制研究现状12-13
• 1.5 课题研究的意义及主要内容13-16
• 1.5.1 课题研究的意义13
• 1.5.2 课题研究的主要内容13-16
• 2 电镦工艺及电-热-力耦合宏微观多尺度分析基本理论16-24
• 2.1 电镦工艺基本理论分析16-18
• 2.1.1 电镦工艺基本原理16-17
• 2.1.2 电镦工艺特点17
• 2.1.3 影响电镦成形质量的因素17-18
• 2.2 金属塑性变形过程动态再结晶及晶粒长大理论分析18-19
• 2.3 刚塑性有限元法理论分析19-21
• 2.4 电-热-力耦合宏微观多尺度分析方法21-23
• 2.5 本章小结23-24
• 3 基于BP神经网络的 3Cr20Ni10W2奥氏体耐热合金本构模型24-36
• 3.1 引言24-25
• 3.2 3Cr20Ni10W2奥氏体耐热合金等温压缩实验25-27
• 3.3 BP神经网络的建立27-30
• 3.3.1 BP神经网络输入输出变量设计27-28
• 3.3.2 BP神经网络训练参数设置28-29
• 3.3.3 BP神经网络隐含层个数及其节点数的确定29-30
• 3.4 BP神经网络性能评价30-32
• 3.5 应力应变数据的扩展32-34
• 3.6 本章小结34-36
• 4 电镦过程宏微观多尺度有限元模拟分析36-46
• 4.1 电镦过程宏微观多尺度有限元分析模型36-40
• 4.1.1 电镦有限元模型的建立36-37
• 4.1.2 材料属性的设置37-38
• 4.1.3 初始及边界条件的定义38-39
• 4.1.4 电镦工艺参数设置39-40
• 4.2 电镦过程宏微观多尺度有限元模拟结果分析40-45
• 4.2.1 电镦变形过程分析40-43
• 4.2.2 电镦过程坯料晶粒尺寸分布场分析43-45
• 4.3 本章小结45-46
• 5 电镦过程晶粒匀细化双目标优化运行46-62
• 5.1 优化模型的建立46-55
• 5.1.1 响应曲面法46
• 5.1.2 试验设计46-48
• 5.1.3 试验方案48-49
• 5.1.4 响应曲面拟合与实用性评估49-55
• 5.2 电镦过程晶粒匀细化目标优化运行55-60
• 5.2.1 电镦过程晶粒匀细化双目标优化数学模型55-56
• 5.2.2 基于遗传算法的优化模型求解56-60
• 5.3 本章小结60-62
• 6 电镦件试制实验研究62-68
• 6.1 实验研究62-63
• 6.1.1 实验试样及装置62-63
• 6.1.2 电镦件试制流程63
• 6.2 结果与讨论63-67
• 6.3 本章小结67-68
• 7 结论与展望68-70
• 7.1 结论68-69
• 7.2 展望69-70
• 致谢70-72
• 参考文献72-78
• 附录78
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录78
• B. 作者在攻读学位期间参与科研项目及成果目录78

【参考文献】

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本文编号：514745