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J-GLOBAL ID：201202224103044254   整理番号：12A1080444

熱間変形中のBT25チタン合金の構成関係の人工神経回路網によるモデリング

Modeling Constitutive Relationship of BT25 Titanium Alloy During Hot Deformation by Artificial Neural Network

著者 (5件)： MA Xiong (Northwestern Polytechnical Univ., State Key Lab. of Solidification Processing, 710072, Xi’an, CHN) ,  ZENG Weidong (Northwestern Polytechnical Univ., State Key Lab. of Solidification Processing, 710072, Xi’an, CHN) ,  TIAN Fei (Northwestern Polytechnical Univ., State Key Lab. of Solidification Processing, 710072, Xi’an, CHN) ,  SUN Yu (Northwestern Polytechnical Univ., State Key Lab. of Solidification Processing, 710072, Xi’an, CHN) ,  ZHOU Yigang (Northwestern Polytechnical Univ., State Key Lab. of Solidification Processing, 710072, Xi’an, CHN)
資料名： Journal of Materials Engineering and Performance  (Journal of Materials Engineering and Performance)
巻： 21  号： 8  ページ： 1591-1597  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： C0161B  ISSN： 1059-9495  CODEN： JMEPEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回帰法および人工神経回路網(ANN)法に基づくBT25チタン合金の構成関係を構築し,熱間圧縮試験の結果を解析して研究した。Gleeble1500熱機械シミュレータにより20°Cの間隔の940~1000°Cの変形温度,0.01,0.1,1.0および10.0s^-1の歪速度,圧宿率60%での等温圧縮試験を行った。非線形回帰法を用い,応力,歪速度および変形温度間に双曲線サイン方程式を仮定して,0.7の歪で合金の平均変形活性化エネルギー623.26kJ/molを得た。実験データサンプルに基づいて,ANNモデルを提案し,教え込んだ。熱間加工パラメータには入力変数として温度,歪速度および歪を,出力変数として流れ応力を用いた。ANNモデルによる予測値および回帰法による計算値と実験の流れ応力を比較した。ANNによって予測した結果が実験値と良く一致していることが判明したが,このことはANNモデルによって構築した構成関係の推定精度が多変数回帰法を用いるものより高いことを示唆している。Copyright 2011 ASM International Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *チタン合金 ,  アルミニウム含有合金 ,  モリブデン含有合金 ,  ジルコニウム含有合金 ,  スズ含有合金 ,  タングステン含有合金 ,  ケイ素含有合金 ,  *熱間加工 ,  *圧縮試験 ,  加工温度 ,  歪速度 ,  加工度 ,  流れ応力 ,  *構成方程式 ,  *構成モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  高温変形 ,  塑性変形

分類 (1件)： 機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： チタン合金 ,  構成関係 ,  人工神経回路網 ,  モデリング