[發(fā)明專利]一種預(yù)測Nb微合金鋼動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010767229.3
• 申請日: 2020-08-03
• 公開（公告）號: CN111861041B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉振宇;周曉光;李鑫;曹光明;崔春圓;劉建軍;高志偉;王國棟
• 申請（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;G06F30/27;G06F30/20;G06N3/084;G06N3/126;G06F119/14;G06F113/08
• 代理公司: 沈陽東大知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21109
• 代理人: 寧佳

1.一種預(yù)測Nb微合金鋼動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、基于現(xiàn)有Nb微合金鋼動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力曲線、鋼種信息及工藝參數(shù)的實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始數(shù)據(jù)集，其中：鋼種信息包括：C含量、Mn含量和Nb含量；工藝參數(shù)包括：加熱溫度、變形溫度、最大應(yīng)變量和應(yīng)變速率；

步驟2、判斷初始數(shù)據(jù)集內(nèi)流變應(yīng)力曲線是否符合物理冶金學(xué)規(guī)律，保留符合物理冶金學(xué)規(guī)律的流變應(yīng)力曲線，形成篩選數(shù)據(jù)集；

步驟3、根據(jù)篩選數(shù)據(jù)集內(nèi)流變應(yīng)力曲線，確定篩選數(shù)據(jù)集中每條流變應(yīng)力曲線的實測峰值應(yīng)變ε_p、峰值應(yīng)力σ_p、穩(wěn)態(tài)應(yīng)變ε_s和穩(wěn)態(tài)應(yīng)力σ_s；

步驟4、確定動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力曲線的數(shù)學(xué)模型形式，具體步驟如下：

步驟4-1、將流變應(yīng)力分為兩部分，即峰值應(yīng)力前為一部分、峰值應(yīng)力后為一部分；

步驟4-2、選擇峰值應(yīng)力前流變應(yīng)力適合的數(shù)學(xué)模型A，選擇峰值應(yīng)力到穩(wěn)態(tài)應(yīng)力適合的數(shù)學(xué)模型B，其中：

所述的動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力曲線的數(shù)學(xué)模型形式，如下：

其中，σ為應(yīng)力，ε為應(yīng)變，σ_p為峰值應(yīng)力，ε_p為峰值應(yīng)變，σ_s為穩(wěn)態(tài)應(yīng)力，C和C₁為常數(shù)；

步驟5、根據(jù)步驟4確定的動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力數(shù)學(xué)模型形式，采用遺傳算法，根據(jù)實測流變應(yīng)力曲線，分別學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型A和數(shù)學(xué)模型B中的參數(shù)，具體過程為：

根據(jù)實測的流變應(yīng)力曲線及步驟4確定的數(shù)學(xué)模型形式，設(shè)置遺傳算法學(xué)習(xí)時的交叉率、變異率和最大迭代數(shù)參數(shù)，學(xué)習(xí)每條流變應(yīng)力曲線所對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型中參數(shù)C和C₁；

步驟6、采用貝葉斯正則化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立鋼種信息與動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力特征間的非線性映射網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型，之后進行模型訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體過程為：

采用基于貝葉斯正則化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入層的輸入?yún)?shù)為C含量、Mn含量、Nb含量、加熱溫度、變形溫度、最大應(yīng)變量和應(yīng)變速率；輸出層的輸出參數(shù)為峰值應(yīng)變、峰值應(yīng)力、穩(wěn)態(tài)應(yīng)變、穩(wěn)態(tài)應(yīng)力、C和C₁；隱含層為5個神經(jīng)元；之后進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；

步驟7、根據(jù)訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選取至少一組成分及工藝，預(yù)測動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力特征，具體過程為：

針對每個成分及其工藝，由訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測該成分及工藝條件下的峰值應(yīng)力、峰值應(yīng)變、穩(wěn)態(tài)應(yīng)力、C和C₁；

步驟8、由步驟7預(yù)測的動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力特征，結(jié)合步驟4確定的流變應(yīng)力數(shù)學(xué)模型A和數(shù)學(xué)模型B，獲得動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力曲線。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種預(yù)測Nb微合金鋼動態(tài)再結(jié)晶型流變應(yīng)力的方法，其特征在于，所述的步驟3中，確定篩選數(shù)據(jù)集中每條流變應(yīng)力曲線的峰值應(yīng)變ε_p、峰值應(yīng)力σ_p、穩(wěn)態(tài)應(yīng)變ε_s和穩(wěn)態(tài)應(yīng)力σ_s的具體過程為：

根據(jù)流變應(yīng)力曲線上的峰值確定峰值應(yīng)變ε_p和峰值應(yīng)力σ_p；定義應(yīng)變硬化率其中，Δσ為應(yīng)力增量，Δε為應(yīng)變增量；根據(jù)應(yīng)變硬化率θ-應(yīng)變ε曲線，把θ第一次恢復(fù)到0值時的應(yīng)變作為穩(wěn)態(tài)應(yīng)變ε_s，穩(wěn)態(tài)應(yīng)力σ_s由應(yīng)力σ-應(yīng)變ε曲線確定。