鋳造のままのTi-6Al-2Zr-1Mo-1V合金の相変態を含む広い温度範囲での流れ応力の人工神経回路網による予測

QUAN Guo-zheng; LV Wen-quan; MAO Yuan-ping; ZHANG Yan-wei; ZHOU Jie

文献

J-GLOBAL ID：201302286450593171 整理番号：13A1028759

鋳造のままのTi-6Al-2Zr-1Mo-1V合金の相変態を含む広い温度範囲での流れ応力の人工神経回路網による予測

Prediction of flow stress in a wide temperature range involving phase transformation for as-cast Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V alloy by artificial neural network

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資料名：
巻： 50 ページ： 51-61 発行年： 2013年09月
JST資料番号： A0495B ISSN： 0264-1275 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

鋳造のままのTi-6Al-2Zr-1Mo-1Vチタン合金の恒温圧縮を,圧縮率60%,温度1073~1323K,ひずみ速度0.01~10s^-1にて行った。流れ応力は,ひずみ,ひずみ速度及び温度との間で固有の複雑で非線形の関係を示した。他方,ひずみ軟化挙動は,α相の動的再結晶機構,β相の動的回復機構及び相変態(α+β)時のそれらの包括的な機能がひとつになった結果である。実験データに基づき,人工神経回路網(ANN)を標準的な誤差逆伝搬学習法によって学習させて,複雑な変形挙動特性を一般化した。本研究のANNモデルでは,ひずみと温度を入力とし流れ応力を出力とした。ANNモデルと改良アレニウス型構成モデルとを比較検討し,それらの予測能力を相関係数(R)と平均絶対相対誤差(ARRE)の点で評価した。改良アレニウス型モデルの場合のα,α+β,β領域のそれぞれのR値とARRE値は,0.9824%と6.02%,0.9644%と21.02%,そして0.9627%と12.38%である。ANNモデルの場合のR値とARRE値は,0.9992%と0.91%,0.9996%と1.47%,そして0.9975%と2.17%である。実験条件外のひずみ-応力曲線は,実験のひずみ-応力曲線と同様の固有の関係を持つものとして予測した。この結果,フィードフォワード誤差逆伝搬ANNモデルの予測が,相互に関連する冶金現象に関係する広い温度範囲とひずみ速度範囲で実験データと正確に一致すること,及び,このモデルがチタン合金の複雑な熱間変形挙動をモデル化できる潜在能力を持っていることを明らかにした。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

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変態組織,加工組織 , 機械的性質 , 鋳造に関する各種技術 , 金属相変態

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