基于人工神经网络的7075高强铝合金反向挤压工艺构建及优化控制策略

摘要：

基于7075铝合金工业生产的反向等温挤压流程,通过有限元模拟和人工神经网络相互结合建立了数字工艺优化模型.首先,模拟了 7075铝合金的反向挤压过程,模拟与试验的载荷误差不超过6.5％.随后对216组不同反向挤压工艺流程进行了数字建模,获得了挤压控制工艺、型材出口温度与成品性能的映射关系.将生成的反向等温挤压数据集用于构建反向传播神经网络.结果表明,该人工神经网络能精确预测反向挤压工艺参数与材料性能的关系,预测平均误差为0.83％,在此基础上建立了三维挤压成形极限图,为快速反向等温挤压质量控制提供了依据.

关键词：7075铝合金、反向挤压、人工神经网络、挤压极限图

所属期刊栏目：30

分类号：TG376.2(金属压力加工)

资助基金：国家自然科学基金52063017

在线出版日期：2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：11-17