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J-GLOBAL ID：201702275026504934   整理番号：17A1312096

遺伝的BPネットワークに基づくMg-Sm-Zn-Zr合金の応力予測モデルと加工マップ【JST・京大機械翻訳】

Flow Stress Prediction Model and Processing Map of Mg-Sm-Zn-Zr Alloy Based on GA-BP Neural Network

著者 (5件)： Chang Ruohan (吉林大学gun鍛工芸研究所,長春,130025) ,  Cai Zhongyi (吉林大学gun鍛工芸研究所,長春,130025) ,  Cheng Liren (中国科学院長春応用化学研究所,稀土資源利用国家重点実験室,長春130022) ,  Che Chaojie (吉林大学gun鍛工芸研究所,長春,130025) ,  Chi Jiaxuan (吉林大学gun鍛工芸研究所,長春,130025)
資料名： Cailiao Daobao  (Cailiao Daobao)
巻： 31  号： 6  ページ： 136-139,146  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2126A  ISSN： 1005-023X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 新しいMg-Sm-Zn-Zr合金の等温圧縮試験を,Gleeble-1500D試験機を用いて行い,350~450°C,0.001~1s-1の範囲で,真応力-ひずみ曲線を得た。遺伝的アルゴリズムにより最適化されたBPニューラルネットワークを用いて,応力予測モデルを確立し,予測モデルと歪を考慮したAr-rheniusモデルを比較し,予測データを用いてMurthyの準安定性を用いて合金の熱間加工マップを作成した。最後に,ミクロ組織解析により,熱間加工マップの合理性を示した。結果により、GA-BPモデルの予測値と実験値の間の相関性係数は、999であり、平均相対誤差は1,469%であり、ひずみ補償構成モデルより予測精度が高いことが分かった。熱間加工図の設計は合理的で、有効な温度は400~450°C、ひずみ速度は0.001~0.03s-1が最適な熱加工範囲であり、合金はこの領域で動的再結晶が発生した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *合金 ,  動的再結晶 ,  *予測モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  歪速度 ,  熱間加工 ,  等温圧縮 ,  構成モデル ,  最適化 ,  試験装置 ,  *予測
準シソーラス用語： 予測精度 ,  歪補償 ,  相対誤差 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Mg-Sm-Zn-Zr alloy ,  GA-BP model ,  processing map ,  microstructure

分類 (1件)： 機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPネットワーク ,  応力 ,  予測モデル ,  マップ