基于GA-BP和PSO-BP神经网络的6061铝合金板材流变应力预测模型（英文）

发布时间：2021-04-12 01:42

　　6061铝合金作为一种热可强化铝合金,具有良好的成形性能,但是其塑性流变应力受最终热处理工艺的加热温度、保温时间和冷却方式等参数的影响很大。因此,为了获得最终热处理工艺参数对6061铝合金板材的塑性性能及流变行为的影响,试验中以6061-T6铝合金板材为研究对象,通过单向拉伸试验、金相实验和硬度测试等方法研究不同热处理工艺参数（加热温度为500、530、560和590℃、保温时间2 h、冷却方式为空冷）对6061铝合金塑性性能和硬度的影响。通过单向拉伸试验获取不同热处理工艺参数条件下6061铝合金的真实应力-应变曲线;借助BP、GA-BP和PSO-BP神经网络构建不同热处理温度条件下6061铝合金的本构关系模型。结果表明,BP、GA-BP和PSO-BP神经网络模型均能较好的拟合不同热处理温度条件下6061铝合金的流变行为,但是PSO-BP神经网络模型对6061铝合金流变应力的预测精度更高,模型预测性能更优越,其平均绝对误差（MAE）,平均相对误差（AARE）和相关系数（R²）分别为1.89,1.56%和0.9965。 

【文章来源】：稀有金属材料与工程. 2020,49(06)北大核心EISCICSCD

【文章页数】：14 页

【文章目录】：
1 Experiment
2 Results and Discussion
    2.1 True stress-strain curves
    2.2 Microstructural evolution
    2.3 Constitutive model of 6061 aluminum alloy after heat treatment
        2.3.1 BP artificial neural network model
        2.3.2 GA-BP neural network model
        2.3.3 PSO-BP neural network model
        2.3.4 Analysis and discussion
3 Conclusions



本文编号：3132358