基于BP神经网络的WSTi3515S阻燃钛合金超塑性变形行为预测

摘要：

以WSTi3515S阻燃钛合金超塑性拉伸试验所得试验数据为基础,基于BP (Back Propagation)人工神经网络方法,建立了该合金超塑性变形过程中流变应力的神经网络预测模型.模型的输入参数为变形温度、应变和应变速率;输出参数为流变应力;结构为3×10×12×1双隐含层的4层网络模型.结果 表明,BP神经网络模型能够很好地描述WSTi3515S合金超塑性变形时各热力学参数之间高度非线性的复杂关系,可精确地预测超塑性拉伸过程中的流变应力,平均相对误差为1.08％.

关键词：WSTi3515S阻燃钛合金、超塑性、BP神经网络、流变应力

所属期刊栏目：39

分类号：TG146.23;TP311(金属学与热处理)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51504037;中国博士后科学基金资助项目2017M623085;陕西省自然科学基金资助项目2018JQ5190;国家级大学生创新创业训练计划资助项目201810710132

在线出版日期：2019-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：668-671