基于神經網絡的Haynes 282合金高溫流動行為表征及其有限元應用

葉 青 陳 博 倪 恒 寇 晨

（1 西京學院機電技術系，西安 710021）

（2 咸陽師范學院物理與電子工程學院，咸陽 712000）

文 摘 通過在熱/力學模擬試驗機上開展等溫壓縮試驗獲得了Haynes 282 合金的真應力-應變數據。Haynes 282 合金在高溫變形過程中表現出顯著的動態再結晶特性，其流動應力對熱力參數敏感度較高，且與熱力參數呈復雜的非線性關系。為了準確地描述和預測Haynes 282 合金的真應力-應變關系，將熱變形參數作為輸入，將流動應力作為輸出構建了反向傳播神經網絡。對神經網絡的評估結果表明所構建的神經網絡能夠精確地表征Haynes 282 合金的高溫流動行為。通過將構建的神經網絡以材料子程序的形式植入有限元軟件中，建立等溫壓縮試驗有限元模型，實現了Haynes 282合金高溫流動行為的精確仿真。

0 引言

Haynes 282合金是一種新型鎳基高溫合金，在高溫下具有杰出的抗氧化、耐腐蝕、耐輻射性能及較高的蠕變強度，且其焊接性能優異［1］，已被成功應用于航空航天、石油化工及核工業等關鍵領域。Haynes 282合金在常溫下具有很高的強度和硬度，屬于難加工合金，通常在高溫下進行熱成型。然而，Haynes 282 合金在高溫環境下成型時會伴隨著復雜的加工硬化及動態軟化現象，其流動行為變得極其復雜［2］。因此，如何精確地表征并預測Haynes 282 合金的流動行為成為了一個引起廣泛關注的課題。材料的流動行為通常通過本構關系來描述，建立精確的本構關系是準確表征材料流動行為的關鍵［3］，也是材料熱變形行為精確有限元仿真的重要前提。……