核电用高温合金Inconel 617B高温变形本构模型

摘要：

传统的Arrhenius本构模型因对流变应力的预测精度较低而存在局限性.通过应变量补偿构建高温合金Inconel 617B的唯象型本构模型,同时构建合金的BP人工神经网络(Back propagation-artificial neural network,BP-ANN)型本构模型.结果表明:合金的流变应力对变形温度、变形速率和应变量较为敏感.唯象型本构模型预测流变应力的相对误差δ为9.020％,相关系数R为0.981 4;而BP-ANN型本构模型(最佳结构确定为3×20×1)预测结果的相对误差仅为1.527％,R达到0.998 9,可更加准确地预测Inconel 617B的流变应力.说明BP-ANN构建本构模型可提高预测精度,更为合理地描述Inconel 617B高温合金的流变应力与变形参数间的本构关系.

关键词：高温合金Inconel 617B、热变形、本构模型、BP人工神经网络

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分类号：TG301(金属压力加工)

资助基金：中国博士后科学基金;轧制技术及连轧自动化国家重点实验室东北大学开放课题;江苏省高等学校自然科学研究面上;江苏省先进结构材料与应用技术重点实验室开放基金资助项目

在线出版日期：2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：218-225