物理基本构模型和BP人工神经网络模型预测AZ80镁合金高温流动应力的比较研究（英文）

作者：李全; 金朝阳^*

来源：稀有金属材料与工程, 2021, 50(11): 3924-3933.

• AZ80镁合金
• 物理基本构模型
• 人工神经网络模型

基于变形温度250～400℃和应变速率0.001～1 s-1条件下的铸态AZ80镁合金的热压缩试验数据,建立了基于应力位错关系和动态再结晶动力学的物理基本构模型以及前馈反向传播算法的人工神经网络(ANN)模型来预测AZ80镁合金的热变形行为。采用相关系数(R)、平均绝对相对误差(AARE)、相对误差(RE)3种统计学指标来验证2种模型的预测精度。结果表明,2种模型均可以准确预测AZ80镁合金的热变形行为。其中,ANN模型预测的应力值与实验数据更为吻合,其R和AARE分别为0.9991和2.02%,而物理基本构模型预测的R和AARE分别为0.9936和4.52%。ANN模型较好的预测能力归功于它擅长处理复杂的非线性关系,而物理基本构模型的预测能力是基于模型具有一定的物理意义,模型参数的确定充分考虑了热变形过程中的加工硬化(WH)、动态回复(DRV)和动态再结晶(DRX)的热动力学机制。最后,对这2种本构模型的优缺点及适用范围进行了比较讨论。

• 单位
  扬州大学