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摘要
采用Gleeb-1500D热模拟试验机对TiB2颗粒增强铝基复合材料进行等温压缩试验,获得了该复合材料在不同变形条件下的流变应力数据。结合试验数据,采用改进的BP网络算法—Levenberg-Marquardt算法建立了复合材料3×12×1三层网络结构模型的本构关系,并与Kumar模型计算的本构关系进行了对比分析。结果表明,神经网络模型和Kumar模型的总拟合度分别为2.1%和6.5%,两种模型建立的本构关系具有较高的精度,均能够描述该复合材料的高温变形力学行为,适用于复合材料热加工过程的数值模拟。由于Kumar模型把热变形激活能Q看作与应变变化无关的常数处理,而神经网络模型建模训练时包含了热变形激活能Q随应变改变的动态变化,因此神经网络模型的精度高于Kumar模型。
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