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摘要
目的 研究7050铝合金在温度为121～163℃、外加载荷为170～250 MPa条件下的蠕变拉伸行为。建立7050铝合金蠕变本构模型，对比本构模型精度并研究其泛化能力。方法 采用CTM504–A1高温蠕变持久试验机进行蠕变拉伸实验，基于蠕变曲线及数据处理，分析蠕变温度和外加载荷对蠕变拉伸行为的影响，采用人工神经网络模型和幂律方程构建7050铝合金蠕变本构模型。结果 7050铝合金在温度为121～163℃、外加载荷为170～250MPa时，蠕变速率为4.44×10-8～1.09×10-5 s-1，蠕变应变和稳态蠕变速率随着温度的升高而增大，在温度为163℃、外加载荷为250 MPa以及温度为177℃、外加载荷为170～250 MPa条件下，出现了蠕变第3阶段的加速蠕变，依据幂律方程构建的本构模型预测值的平均相对误差为2.45%，相关系数为99.02%；人工神经网络本构模型的预测值的平均相对误差为0.96%，相关系数为99.98%。结论 在温度为121～149℃、外加载荷为170～250 MPa时，合金具有良好的低温抗蠕变性能。通过验证分析，与幂律方程模型相比，人工神经网络模型的预测精度更高；人工神经网络模型具有较强的泛化能力，在蠕变参数外仍具有很高的预测精度。
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