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J-GLOBAL ID：202202265192431585   整理番号：22A1045641

ホットスタンプ部品のミクロ組織と機械的性質の予測のための深層学習ベース相変態モデル【JST・京大機械翻訳】

Deep learning based phase transformation model for the prediction of microstructure and mechanical properties of hot-stamped parts

著者 (2件)： Li Yongfeng (State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Key Laboratory of Digital Manufacture for Thin-walled Structures, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Li Shuhui (State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Key Laboratory of Digital Manufacture for Thin-walled Structures, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China)
資料名： International Journal of Mechanical Sciences  (International Journal of Mechanical Sciences)
巻： 220  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0518A  ISSN： 0020-7403  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ホウ素鋼のホットスタンピングは自動車部品の重量低減のための有効な方法であるが,不完全なマルテンサイト変態による機械的性質の損失に悩まされている。一般的な熱処理と異なり,ホットスタンピングにおける相変態は熱荷重経路と変形履歴の両方に関係する。残念なことに,既存のモデルは,ホットスタンピング条件下でのホウ素鋼の履歴依存相変態挙動を把握するのに困難であった。本研究では,ゲートリカレントユニット(GRU)を完全接続ニューラルネットワーク(FCNN)と組み合わせて,相変態に及ぼす非線形歪履歴と熱荷重経路の両方の結合効果を捉えた。ホットスタンピングプロセスにおけるすべての実行可能な熱機械的荷重経路をカバーするために,拡散と拡散のない変換の両方を統合するために,統一深い学習ベースの相変態(DLPT)モデルを開発した。ハイブリッド駆動熱機械的-冶金(TMM)フレームワークを,DLPTモデルを一般的TMMフレームワークに統合することによって開発し,ホットスタンピングプロセスの2スケールシミュレーションのための新しいアプローチを提供した。相変態の包括的なデータベースを,ホットスタンピング条件をカバーするためのよく設計された熱機械的負荷実験に基づくモデル訓練のために構築して,DLPTモデルにおけるニューラルネットワークの最適トポロジーを,このデータベースに関する訓練によって得た。DLPTモデルの精度と信頼性を,CCTとDCCT試験に加えてT形部品のダイレスホットV曲げとホットスタンピングによって系統的に実証した。その後の相変態に及ぼす局所塑性ひずみの正味効果を,妨害因子の除去によるダイレスV曲げによる精度によって明らかにした。最終的なホットスタンピング部品の硬度における不均一分布は,DLPTモデルでうまく予測でき,それは,従来のモデルによる作業の場合よりも精度が良かった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  *機械的性質 ,  マルテンサイト変態 ,  *学習 ,  データベース ,  軽量化 ,  ニューラルネットワーク ,  *相変態 ,  ホットスタンピング ,  *モデル ,  熱負荷 ,  塑性歪 ,  冶金
準シソーラス用語： ボロン鋼 ,  自動車部品 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ホットスタンピング ,  ホウ素鋼 ,  相変態 ,  深層学習 ,  ニューラルネットワーク ,  ゲート付きリカレントユニット

分類 (1件)： 熱処理技術  (WC03020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： ホットスタンプ ,  ミクロ組織 ,  機械的性質 ,  予測 ,  深層学習 ,  相変態 ,  モデル