[發明專利]一種非晶合金熱塑性成形性能的人工神經網絡預測方法

有效

• 申請號: 201810119295.2
• 申請日: 2018-02-06
• 公開（公告）號: CN108256689B
• 公開（公告）日: 2020-02-21
• 發明（設計）人: 龔攀;王新云;王思博;李棟基;鄧磊;金俊松
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/12
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 張彩錦;曹葆青

本發明屬于非晶合金熱塑性成形性能預測領域，并公開了一種非晶合金熱塑性成形性能的人工神經網絡預測方法。該預測方法包括下列步驟：(a)選取多個性能參數并采集其數據，并將其分為訓練樣本、驗證樣本和待預測樣本，測試獲得訓練和驗證樣本對應的特征指標測試值；(b)選取人工神經網絡模型作為非晶合金熱塑性成形性能的初始預測模型，采用訓練樣本訓練人工神經網絡模型，確定改進的預測模型；(c)采用驗證樣本驗證改進的預測模型，由此獲得最終預測模型，并采用其進行預測。通過本發明，無需實驗即實現非晶合金熱塑性成形性能的有效預測，為適合熱塑性成形的非晶合金體系的開發提供指導，大大降低新非晶合金體系開發時的時間和金錢成本。

技術領域

本發明屬于非晶合金熱塑性成形性能預測領域，更具體地，涉及一種非晶合金熱塑性成形性能的人工神經網絡預測方法。

背景技術

非晶合金在室溫下具有非常大的彈性極限和高的斷裂強度，但它的室溫塑性較低，因此難以在室溫下采用常規的塑性加工方法進行成形制造，這在一定程度上制約了非晶合金的應用，然而，由于類似于常見的氧化物玻璃的非晶態結構，非晶合金也存在玻璃轉變和像無機玻璃一樣的軟化流變現象，使其在過冷液相溫區(玻璃轉變溫度T_g與起始晶化溫度T_x之間的溫度區間)具有超塑性成形性能，成形溫度低，成形力小，成形冷卻后仍具有非晶態結構。因此，可利用這一特點開發非晶合金熱塑性成形技術，以拓展這種新型高性能材料的應用范圍。

進行非晶合金熱塑性成形的首要條件是合金具有較好的熱塑性成形性能。非晶合金的熱塑性成形性能受成分影響很大，而非晶合金多為多組元合金，其成分非常復雜，其性能收到熱力學與動力學諸多因素的耦合影響，研究起來較為困難，因此，如何實現對鈦基非晶合金熱塑性成形性能的有效評估或預測是亟待解決的關鍵問題，非晶合金的熱塑性成形性能可以直觀地采用一定載荷下一定體積樣品以恒定升溫速率由室溫加熱到起始晶化溫度T_x后的變形量來反映，但這種方法需要進行大量實驗，且強烈依賴載荷、樣品體積等參數，不利于不同合金間的比較。通常過冷液相區間(SCLR)的寬度，ΔT＝T_x-T_g(T_g：玻璃化轉變溫度，T_x：起始晶化溫度)，被用于描述塊體非晶合金在過冷液相區間(SCLR)中的塑性成形性能，但是有研究表明不論是SCLR的寬度，還是反映塊體非晶合金中粘度的溫度依賴性的陡度指數m以及研究人員們之前提出的多種基于合金熱力學溫度的參數：約化玻璃轉變溫度T_rg，過冷液相區ΔT_rg，約化非晶形成厚度H，臨界區域體積應變等與熱塑性成形性能的相關性都不夠好，而標準熱穩定性參數S與實驗測定的熱塑性成形性能有最佳的相關性，故采用標準熱穩定性參數S來表征塊體非晶合金的熱塑性成形性能：

其中，為起始晶化溫度，T_g為玻璃化轉變溫度，T_x為液相線溫度。

標準熱穩定性參數S在比較不同體系的合金的熱塑性成形性能時，具有良好的表現，是目前用來評價非晶合金熱塑性成形性能的最有效判據。但S參數是一個與合金熱力學特征溫度(玻璃轉變溫度T_g、起始晶化溫度T_x和液相線溫度T_l)相關的參量，而非晶合金的熱力學特征溫度目前主要依靠實驗手段(熱分析，DSC)獲取。在開發新合金體系時，仍需要做大量實驗，花費很多時間制備樣品，為了真正實現鈦基非晶合金熱塑性成形能力的預測(無需進行實驗即可實現對非晶合金熱塑性成形性能的預測)，有必要建立一個基于非晶合金組元的基本物理、化學性質的熱塑性成形性能預測模型。