Täname, et külastasite veebilehte Nature.com. Kasutate piiratud CSS-i toega brauseri versiooni. Parima kasutuskogemuse saamiseks soovitame kasutada uuendatud brauserit (või keelata Internet Exploreris ühilduvusrežiim). Lisaks näitame jätkuva toe tagamiseks saiti ilma stiilide ja JavaScriptita.
Liugurid, mis näitavad kolme artiklit slaidi kohta. Kasutage slaidide vahel liikumiseks nuppu Tagasi ja Järgmine või igal slaidil liikumiseks lõpus olevaid slaidijuhtnuppe.
Mikrostruktuuri mõju roostevabast terasest lehtede vormitavusele on lehtmetallitöötlemisinseneride jaoks suur probleem. Austeniitsete teraste puhul põhjustab deformatsioonimartensiidi (\({\alpha}^{^{\prime))\)-martensiit) olemasolu mikrostruktuuris märkimisväärset kõvenemist ja vormitavuse vähenemist. Käesolevas töös võtsime eesmärgiks hinnata erineva martensiittugevusega AISI 316 teraste vormitavust eksperimentaalsete ja tehisintellekti meetoditega. Esimeses etapis lõõmutati AISI 316 teras algpaksusega 2 mm ja külmvaltsiti erineva paksuseni. Seejärel mõõdeti metallograafilise testimise teel suhtelist deformatsiooni martensiidi pindala. Valtsitud lehtede vormitavus määrati poolkera lõhkekatse abil, et saada deformatsioonipiirdiagramm (FLD). Katsete tulemusena saadud andmeid kasutatakse edaspidi kunstliku neuro-fuzzy interferencia süsteemi (ANFIS) treenimiseks ja testimiseks. Pärast ANFIS-i koolitust võrreldi närvivõrgu ennustatud domineerivaid tüvesid uue katsetulemuste komplektiga. Tulemused näitavad, et külmvaltsimisel on negatiivne mõju seda tüüpi roostevaba terase vormitavusele, kuid lehe tugevus paraneb oluliselt. Lisaks näitab ANFIS eksperimentaalsete mõõtmistega võrreldes rahuldavaid tulemusi.
Lehtmetalli moodustamise võime, kuigi aastakümneid on teadusartiklite teemaks olnud, on endiselt huvitav metallurgia uurimisvaldkond. Uued tehnilised vahendid ja arvutusmudelid muudavad vormitavust mõjutavate potentsiaalsete tegurite leidmise lihtsamaks. Kõige tähtsam on see, et viimastel aastatel on kristallplastilisuse lõplike elementide meetodit (CPFEM) kasutades selgunud mikrostruktuuri tähtsus kujupiirangu jaoks. Teisest küljest aitab skaneeriva elektronmikroskoopia (SEM) ja elektronide tagasihajumise difraktsiooni (EBSD) kättesaadavus teadlastel jälgida kristallstruktuuride mikrostruktuurilist aktiivsust deformatsiooni ajal. Vormitavuse ennustamiseks on oluline mõista metallide erinevate faaside, tera suuruse ja orientatsiooni ning mikroskoopiliste defektide mõju tera tasemel.
Vormitavuse määramine on iseenesest keerukas protsess, kuna on näidatud, et vormitavus sõltub suuresti teedest 1, 2, 3. Seetõttu on lõpliku vormimise deformatsiooni tavapärased arusaamad ebaproportsionaalsete koormustingimuste korral ebausaldusväärsed. Teisest küljest klassifitseeritakse enamik tööstuslike rakenduste koormusteid mitteproportsionaalseks laadimiseks. Sellega seoses tuleks ettevaatusega kasutada traditsioonilisi poolkerakujulisi ja eksperimentaalseid Marciniak-Kuchinsky (MK) meetodeid4,5,6. Viimastel aastatel on paljude vormitavuse inseneride tähelepanu pälvinud teine kontseptsioon, murdumispiirdiagramm (FFLD). Selles kontseptsioonis kasutatakse lehtede vormitavuse ennustamiseks kahjustuste mudelit. Sellega seoses on analüüsi algselt kaasatud tee sõltumatus ja tulemused on hästi kooskõlas skaleerimata katsetulemustega7,8,9. Lehtmetalli vormitavus oleneb mitmest parameetrist ja lehe töötlemisloost, samuti metalli mikrostruktuurist ja faasist10,11,12,13,14,15.
Suurussõltuvus on metallide mikroskoopiliste omaduste arvessevõtmisel probleem. On näidatud, et väikestes deformatsiooniruumides sõltub vibratsiooni- ja paindeomaduste sõltuvus tugevalt materjali pikkuse skaalast16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. Tera suuruse mõju vormitavusele on tööstuses juba ammu tunnustatud. Yamaguchi ja Mellor [31] uurisid teoreetilise analüüsi abil tera suuruse ja paksuse mõju metalllehtede tõmbeomadustele. Marciniac mudelit kasutades teatavad nad, et kaheteljelise tõmbekoormuse korral põhjustab paksuse ja tera suuruse suhte vähenemine lehe tõmbeomaduste vähenemist. Wilsoni jt katsetulemused. 32 kinnitas, et paksuse vähendamine keskmise tera läbimõõduni (t/d) tõi kaasa kolme erineva paksusega metalllehtede kaheteljelise venitavuse vähenemise. Nad jõudsid järeldusele, et t/d väärtuste puhul alla 20 mõjutavad deformatsiooni märgatavat ebahomogeensust ja kaelust peamiselt üksikud terad lehe paksuses. Ulvan ja Koursaris33 uurisid tera suuruse mõju 304 ja 316 austeniitsete roostevabade teraste üldisele töödeldavusele. Nad teatavad, et nende metallide vormitavust tera suurus ei mõjuta, kuid tõmbeomadustes on näha väikseid muutusi. Terase suuruse suurenemine toob kaasa nende teraste tugevusomaduste vähenemise. Dislokatsioonitiheduse mõju nikkelmetallide voolupingele näitab, et dislokatsioonitihedus määrab metalli voolupinge, olenemata tera suurusest34. Terade interaktsioonil ja esialgsel orientatsioonil on suur mõju ka alumiiniumi tekstuuri arengule, mida Becker ja Panchanadiswaran uurisid katsete ja kristallide plastilisuse modelleerimise abil35. Nende analüüsi numbrilised tulemused on katsetega hästi kooskõlas, kuigi mõned simulatsioonitulemused erinevad katsetest, kuna kasutatud piirtingimused on piiratud. Kristallide plastilisuse mustreid uurides ja eksperimentaalselt tuvastades näitavad valtsitud alumiiniumlehed erinevat vormitavust36. Tulemused näitasid, et kuigi erinevate lehtede pinge-deformatsiooni kõverad olid peaaegu samad, esines nende vormitavuses algväärtuste põhjal olulisi erinevusi. Amelirad ja Assempour kasutasid katseid ja CPFEM-i, et saada austeniitsetest roostevabast terasest lehtede pinge-deformatsiooni kõverad37. Nende simulatsioonid näitasid, et tera suuruse suurenemine nihkub FLD-s ülespoole, moodustades piirava kõvera. Lisaks uurisid samad autorid tera orientatsiooni ja morfoloogia mõju tühimike tekkele 38 .
Lisaks terade morfoloogiale ja orientatsioonile austeniitsete roostevabade teraste puhul on oluline ka kaksik- ja sekundaarfaaside olek. Twinning on TWIP 39 terase karastamise ja venivuse suurendamise peamine mehhanism. Hwang40 teatas, et vaatamata piisavale tõmbereaktsioonile oli TWIP-teraste vormitavus halb. Siiski ei ole piisavalt uuritud deformatsiooni mestimise mõju austeniitsete teraslehtede vormitavusele. Mishra jt. 41 uuris austeniitset roostevaba terast, et jälgida mestimist erinevate tõmbe deformatsiooniteede korral. Nad leidsid, et kaksikud võivad pärineda nii lõõmutatud kaksikute kui ka uue põlvkonna kaksikute lagunemisallikatest. On täheldatud, et suurimad kaksikud moodustuvad kaheteljelise pinge all. Lisaks märgiti, et austeniidi muundumine \({\alpha}^{^{\prime}}\)-martensiidiks sõltub deformatsiooniteest. Hong et al. 42 uuris deformatsioonist põhjustatud mestimise ja martensiidi mõju vesiniku rabedusele erinevatel temperatuuridel 316-liitrise austeniitse terase selektiivsel lasersulatamisel. Täheldati, et sõltuvalt temperatuurist võib vesinik põhjustada 316L terase rikke või parandada vormitavust. Shen et al. 43 mõõtis eksperimentaalselt deformatsioonimartensiidi ruumala tõmbekoormuse all erinevatel koormuskiirustel. Leiti, et tõmbepinge suurenemine suurendab martensiidi fraktsiooni mahuosa.
Tehisintellekti meetodeid kasutatakse teaduses ja tehnoloogias nende mitmekülgsuse tõttu keerukate probleemide modelleerimisel ilma probleemi füüsikalisi ja matemaatilisi aluseid kasutamata44,45,46,47,48,49,50,51,52 AI meetodite arv kasvab. . Moradi et al. 44 kasutasid masinõppe tehnikaid, et optimeerida keemilisi tingimusi peenemate nanoränidioksiidosakeste tootmiseks. Nanomõõtmeliste materjalide omadusi mõjutavad ka muud keemilised omadused, mida on uuritud paljudes teadusartiklites53. Ce et al. 45 kasutas ANFIS-i, et ennustada tavalise süsinikterasest lehtmetalli vormitavust erinevates valtsimistingimustes. Külmvaltsimise tõttu on pehme terase dislokatsioonitihedus oluliselt suurenenud. Lihtsad süsinikterased erinevad austeniitsetest roostevabast terasest oma kõvenemis- ja taastamismehhanismide poolest. Lihtsa süsinikterase puhul ei toimu metalli mikrostruktuuris faasimuutusi. Lisaks metallifaasile mõjutavad metallide plastilisust, murdumist, töödeldavust jne ka mitmed muud mikrostruktuurilised omadused, mis ilmnevad erinevat tüüpi kuumtöötlemisel, külmtöötlemisel ja vananemisel54,55,56,57,58,59 ,60. , 61, 62. Hiljuti on Chen et al. 63 uuris külmvaltsimise mõju 304L terase vormitavusele. Nad võtsid fenomenoloogilisi tähelepanekuid arvesse ainult eksperimentaalsetes testides, et koolitada närvivõrku ennustama vormitavust. Tegelikult vähendavad austeniitsete roostevabade teraste puhul lehe tõmbeomadusi mitu tegurit. Lu et al.64 kasutasid ANFIS-i, et jälgida erinevate parameetrite mõju augu laienemisprotsessile.
Nagu ülaltoodud ülevaates lühidalt käsitletud, on mikrostruktuuri mõju kuju piirdiagrammile kirjanduses vähe tähelepanu saanud. Teisest küljest tuleb arvestada paljude mikrostruktuuriliste iseärasustega. Seetõttu on peaaegu võimatu kaasata analüüsimeetoditesse kõiki mikrostruktuurseid tegureid. Selles mõttes võib tehisintellekti kasutamine olla kasulik. Sellega seoses uurib see uuring mikrostruktuuriliste tegurite ühe aspekti, nimelt pingest põhjustatud martensiidi olemasolu, mõju roostevabast terasest lehtede vormitavusele. See uuring erineb teistest tehisintellekti uuringutest vormitavuse osas selle poolest, et keskendutakse pigem mikrostruktuurilistele tunnustele kui lihtsalt eksperimentaalsetele FLD kõveratele. Püüdsime eksperimentaalsete ja tehisintellekti meetodite abil hinnata erineva martensiidisisaldusega terase 316 vormitavust. Esimeses etapis lõõmutati 316 teras algpaksusega 2 mm ja külmvaltsiti erineva paksuseni. Seejärel mõõdeti metallograafilise kontrolli abil martensiidi suhteline pindala. Valtsitud lehtede vormitavus määrati poolkera lõhkekatse abil, et saada deformatsioonipiirdiagramm (FLD). Temalt saadud andmeid kasutati hiljem kunstliku neuro-häguse interferentsisüsteemi (ANFIS) treenimiseks ja testimiseks. Pärast ANFIS-i koolitust võrreldakse närvivõrgu ennustusi uue katsetulemuste komplektiga.
Käesolevas uuringus kasutatud 316 austeniitsest roostevabast terasest metalllehe keemiline koostis on näidatud tabelis 1 ja esialgne paksus on 1,5 mm. Lõõmutamine temperatuuril 1050 °C 1 tund, millele järgneb vesikarastus, et leevendada lehe jääkpingeid ja saada ühtlane mikrostruktuur.
Austeniitsete teraste mikrostruktuuri saab paljastada mitme söövitaja abil. Üks parimaid söövitajaid on 60% lämmastikhape destilleeritud vees, söövitatud 1 V alalisvoolu juures 120 s38. Kuid see söövitaja näitab ainult tera piire ja ei suuda tuvastada kahekordseid terapiire, nagu on näidatud joonisel 1a. Teine söövitaja on glütseroolatsetaat, milles kaksikpiire saab hästi visualiseerida, kuid terapiirid mitte, nagu on näidatud joonisel 1b. Lisaks saab pärast metastabiilse austeniitse faasi muundamist \({\alpha }^{^{\prime}}\)-martensiidi faasiks tuvastada glütseroolatsetaadi söövitusaine abil, mis pakub käesolevas uuringus huvi.
Metallplaadi 316 mikrostruktuur pärast lõõmutamist, mida näitavad erinevad söövitajad, (a) 200x, 60% \({\mathrm{HNO}}_{3}\) destilleeritud vees 1,5 V juures 120 sekundit ja (b) 200x , glütserüülatsetaat.
Lõõmutatud lehed lõigati rullimiseks 11 cm laiusteks ja 1 m pikkusteks lehtedeks. Külmvaltsimistehases on kaks sümmeetrilist rulli läbimõõduga 140 mm. Külmvaltsimise protsess põhjustab roostevabast terasest 316 austeniidi muutumise deformatsioonimartensiidiks. Martensiidi faasi ja austeniidi faasi suhte otsimine pärast külmvaltsimist läbi erinevate paksuste. Joonisel fig. 2 on lehtmetalli mikrostruktuuri näidis. Joonisel fig. 2a on kujutatud valtsitud proovi metallograafilist kujutist vaadatuna lehe suhtes risti olevast suunast. Joonisel fig. 2b kasutades ImageJ65 tarkvara, on martensiitne osa mustaga esile tõstetud. Selle avatud lähtekoodiga tarkvara tööriistu kasutades saab mõõta martensiidi fraktsiooni pindala. Tabelis 2 on näidatud martensiit- ja austeniitfaasi üksikasjalikud fraktsioonid pärast valtsimist kuni erineva paksuse vähendamiseni.
316-liitrise lehe mikrostruktuur pärast rullimist 50% paksuse vähenemiseni, vaadatuna risti lehe tasapinnaga, suurendatud 200 korda, glütseroolatsetaat.
Tabelis 2 esitatud väärtused saadi mõõdetud martensiidifraktsioonide keskmistamisel kolmel fotol, mis tehti sama metallograafilise proovi erinevates kohtades. Lisaks on joonisel fig. Joonisel 3 on näidatud ruutsobituskõverad, et paremini mõista külmvaltsimise mõju martensiidile. On näha, et martensiidi osakaalu ja paksuse vähenemise vahel külmvaltsimisel on peaaegu lineaarne korrelatsioon. Kuid ruutsuhe võib seda suhet paremini esindada.
Martensiidi osakaalu muutumine paksuse vähenemise funktsioonina algselt lõõmutatud 316 teraslehe külmvaltsimisel.
Kujunduspiiri hinnati tavapärase protseduuri kohaselt, kasutades poolkera purunemise teste 37, 38, 45, 66. Kokku valmistati laserlõikamisega kuus proovi, mille mõõtmed on näidatud joonisel fig 4a katseproovide komplektina. Iga martensiidi fraktsiooni oleku jaoks valmistati ja testiti kolm katsekehade komplekti. Joonisel fig. 4b on näidatud lõigatud, poleeritud ja märgistatud näidised.
Nakazima vormimine piirab proovi suurust ja lõikelauda. a) mõõtmed, b) lõigatud ja märgistatud proovid.
Poolkerakujulise stantsimise katse viidi läbi hüdraulilise pressi abil, mille liikumiskiirus oli 2 mm/s. Stantsi ja lehe kontaktpinnad on hästi määritud, et minimeerida hõõrdumise mõju vormimispiiridele. Jätkake testimist, kuni proovis on märgata olulist kitsenemist või purunemist. Joonisel fig. 5 on näidatud seadmes hävinud proov ja proov pärast testimist.
Kujunduspiir määrati poolkerakujulise purunemiskatse abil, (a) katseseade, (b) prooviplaat katseseadme purunemisel, (c) sama proov pärast katsetamist.
Jang67 välja töötatud neuro-fuzzy süsteem on sobiv tööriist lehtede moodustumise piirkõvera ennustamiseks. Seda tüüpi kunstlik närvivõrk hõlmab ebamääraste kirjeldustega parameetrite mõju. See tähendab, et nad võivad oma valdkonnas saada mis tahes tõelist väärtust. Seda tüüpi väärtused liigitatakse täiendavalt nende väärtuse järgi. Igal kategoorial on oma reeglid. Näiteks võib temperatuuri väärtus olla mis tahes reaalarv ja sõltuvalt selle väärtusest võib temperatuure klassifitseerida külmaks, keskmiseks, soojaks ja kuumaks. Sellega seoses kehtib näiteks madalate temperatuuride reegel "kandke jopet" ja sooja temperatuuri reegel "piisavalt T-särk". Hägusloogikas endas hinnatakse väljundit täpsuse ja usaldusväärsuse suhtes. Hägusloogikaga närvivõrgusüsteemide kombinatsioon tagab, et ANFIS annab usaldusväärseid tulemusi.
Jang67 esitatud joonis 6 näitab lihtsat närvivõrku. Nagu näidatud, võtab võrk kaks sisendit, meie uuringus on sisendiks martensiidi osakaal mikrostruktuuris ja väikese tüve väärtus. Analüüsi esimesel tasemel hägustatakse sisendväärtused hägusate reeglite ja liikmelisuse funktsioonide (FC) abil:
\(i=1, 2\), kuna eeldatakse, et sisendil on kaks kirjelduskategooriat. MF võib võtta mis tahes kolmnurkse, trapetsi, Gaussi või mis tahes muu kuju.
Tuginedes kategooriatele \({A}_{i}\) ja \({B}_{i}\) ning nende MF väärtustele tasemel 2, võetakse kasutusele mõned reeglid, nagu on näidatud joonisel 7. kihis on erinevate sisendite mõjud kuidagi kombineeritud. Siin kasutatakse järgmisi reegleid, et kombineerida martensiidi fraktsiooni mõju ja väiksemaid deformatsiooniväärtusi:
Selle kihi väljundit \({w}_{i}\) nimetatakse süüteintensiivsuseks. Need süüteintensiivsused normaliseeritakse 3. kihis vastavalt järgmisele seosele:
4. kihis on arvutusse kaasatud Takagi ja Sugeno reeglid67,68, et võtta arvesse sisendparameetrite algväärtuste mõju. Sellel kihil on järgmised seosed:
Saadud \({f}_{i}\) mõjutavad kihtide normaliseeritud väärtused, mis annab lõpptulemuse, peamised kõveruse väärtused:
kus \(NR\) tähistab reeglite arvu. Neuraalvõrgu roll on siin kasutada oma sisemist optimeerimisalgoritmi tundmatute võrguparameetrite parandamiseks. Tundmatud parameetrid on saadud parameetrid \(\left\{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\right\}\) ja MF-iga seotud parameetrid peetakse tuulekellade üldistatud kuju funktsioonideks:
Kuju piirdiagrammid sõltuvad paljudest parameetritest alates keemilisest koostisest kuni lehtmetalli deformatsiooni ajalooni. Mõningaid parameetreid on lihtne hinnata, sealhulgas tõmbekatse parameetreid, samas kui teised nõuavad keerukamaid protseduure, nagu metallograafia või jääkpinge määramine. Enamikul juhtudel on soovitatav teha iga lehepartii jaoks deformatsioonipiirangu test. Kuid mõnikord saab vormimispiiri ligikaudseks määramiseks kasutada muid testitulemusi. Näiteks on mitmed uuringud lehe vormitavuse määramiseks kasutanud tõmbekatse tulemusi69,70,71,72. Teised uuringud hõlmasid nende analüüsis rohkem parameetreid, nagu tera paksus ja suurus31, 73, 74, 75, 76, 77. Siiski ei ole arvutuslikult kasulik lisada kõiki lubatud parameetreid. Seega võib ANFIS-mudelite kasutamine olla nende probleemide lahendamiseks mõistlik lähenemisviis45,63.
Käesolevas töös uuriti martensiidi sisalduse mõju 316 austeniitsete teraslehe vormimispiirdiagrammile. Sellega seoses koostati eksperimentaalsete testide abil andmekogum. Arendatud süsteemil on kaks sisendmuutujat: metallograafilistes katsetes mõõdetud martensiidi osakaal ja väikeste tehniliste tüvede vahemik. Tulemuseks on moodustamise piirkõvera suur tehniline deformatsioon. Martensiitseid fraktsioone on kolme tüüpi: peen, keskmine ja kõrge fraktsioon. Madal tähendab, et martensiidi osakaal on alla 10%. Mõõdukates tingimustes on martensiidi osakaal 10–20%. Martensiidi kõrgeteks väärtusteks loetakse fraktsioone üle 20%. Lisaks on sekundaarsel deformatsioonil kolm erinevat kategooriat vertikaaltelje lähedal vahemikus -5% kuni 5%, mida kasutatakse FLD0 määramiseks. Teised kaks kategooriat on positiivsed ja negatiivsed vahemikud.
Poolkerakujulise katse tulemused on näidatud joonisel fig. Joonisel on 6 piiride vormimisdiagrammi, millest 5 on üksikute valtsitud lehtede FLD. Antud ohutuspunkt ja selle ülemine piirkõver moodustab piirkõvera (FLC). Viimasel joonisel võrreldakse kõiki FLC-sid. Nagu viimaselt jooniselt näha, vähendab martensiidi osakaalu suurenemine 316 austeniitses terases lehtmetalli vormitavust. Teisest küljest muudab martensiidi osakaalu suurendamine FLC järk-järgult vertikaaltelje ümber sümmeetriliseks kõveraks. Kahel viimasel graafikul on kõvera parem pool veidi kõrgemal kui vasak, mis tähendab, et kaheteljelise pinge korral on vormitavus suurem kui üheteljelise pinge korral. Lisaks vähenevad martensiidi osakaalu suurenemisega nii väikesed kui ka suuremad tehnilised tüved enne kaelustamist.
316 moodustades piirkõvera. Martensiidi osakaalu mõju austeniitsete teraslehtede vormitavusele. (ohutuspunkt SF, moodustumise piirkõver FLC, martensiit M).
Närvivõrku treeniti 60 katsetulemuste komplektiga, mille martensiidi fraktsioonid olid 7,8, 18,3 ja 28,7%. 15,4% martensiidist koosnev andmekogum reserveeriti kontrollimiseks ja 25,6% testimisprotsessiks. Viga pärast 150 epohhi on umbes 1,5%. Joonisel fig. 9 näitab korrelatsiooni koolituse ja testimise jaoks pakutava tegeliku väljundi (\({\epsilon }_{1}\), põhiline inseneritöökoormus) vahel. Nagu näete, ennustab koolitatud NFS lehtmetallist osade jaoks \({\epsilon} _{1}\) rahuldavalt.
(a) Korrelatsioon ennustatud ja tegelike väärtuste vahel pärast treeningprotsessi, (b) Viga treeningu ja kontrollimise ajal FLC peamiste tehniliste koormuste prognoositud ja tegelike väärtuste vahel.
Mingil hetkel koolituse ajal läheb ANFIS-võrk paratamatult taaskasutusse. Selle kindlaksmääramiseks viiakse läbi paralleelkontroll, mida nimetatakse "kontrolliks". Kui valideerimisvea väärtus erineb treeningu väärtusest, hakkab võrk ümberõppima. Nagu on näidatud joonisel 9b, on enne 150. perioodi õppimis- ja valideerimiskõverate erinevus väike ning need järgivad ligikaudu sama kõverat. Sel hetkel hakkab valideerimisprotsessi viga õppimiskõverast kõrvale kalduma, mis on märk ANFIS-i ülepaigutusest. Seega säilib 150. ringi ANFIS-võrk veaga 1,5%. Seejärel tutvustatakse ANFIS-i FLC ennustust. Joonisel fig. 10 on näidatud koolitus- ja kontrolliprotsessis kasutatud valitud proovide prognoositud ja tegelik kõver. Kuna nende kõverate andmeid kasutati võrgu treenimiseks, pole üllatav jälgida väga lähedasi ennustusi.
Tegelikud eksperimentaalsed FLC ja ANFIS ennustuskõverad erinevates martensiidisisalduse tingimustes. Neid kõveraid kasutatakse treeningprotsessis.
ANFIS-i mudel ei tea, mis juhtus viimase prooviga. Seetõttu testisime oma koolitatud ANFIS-i FLC jaoks, esitades proovid martensiidi fraktsiooniga 25,6%. Joonisel fig. 11 näitab ANFIS FLC ennustust ja eksperimentaalset FLC-d. Maksimaalne viga prognoositud väärtuse ja katseväärtuse vahel on 6,2%, mis on suurem kui ennustatud väärtus koolituse ja valideerimise ajal. See viga on aga vastuvõetav viga võrreldes teiste FLC-d teoreetiliselt ennustavate uuringutega37.
Tööstuses kirjeldatakse vormitavust mõjutavaid parameetreid keele kujul. Näiteks "jäme tera vähendab vormitavust" või "suurem külmtöötlemine vähendab FLC-d". Sisend ANFIS-võrku liigitatakse esimeses etapis keelelistesse kategooriatesse, nagu madal, keskmine ja kõrge. Võrgu eri kategooriate jaoks kehtivad erinevad reeglid. Seetõttu võivad seda tüüpi võrgustikud olla tööstuses väga kasulikud mitme teguri kaasamisel nende keelekirjeldusse ja analüüsi. Antud töös püüdsime arvestada austeniitsete roostevabade teraste mikrostruktuuri üht põhitunnust, et kasutada ANFIS-i võimalusi. Pingetest põhjustatud martensiidi 316 kogus on nende sisetükkide külmtöötlemise otsene tagajärg. Katsete ja ANFIS-analüüsi abil on leitud, et martensiidi osakaalu suurendamine seda tüüpi austeniitses roostevabas terases viib plaadi 316 FLC olulise vähenemiseni, nii et martensiidi osakaalu suurendamine 7,8%-lt 28,7%-le vähendab FLD0 alates 0,35. vastavalt kuni 0,1. Teisest küljest suudab koolitatud ja valideeritud ANFIS-võrk ennustada FLC-d, kasutades 80% olemasolevatest eksperimentaalsetest andmetest maksimaalse veaga 6,5%, mis on teiste teoreetiliste protseduuride ja fenomenoloogiliste seostega võrreldes vastuvõetav veapiir.
Käesolevas uuringus kasutatud ja/või analüüsitud andmekogumid on mõistliku taotluse korral kättesaadavad vastavatelt autoritelt.
Iftikhar, CMA jt. Ekstrudeeritud AZ31 magneesiumisulami järgnevate saagisteede areng proportsionaalsel ja mitteproportsionaalsel laadimisteedel: CPFEM katsed ja simulatsioonid. sisemine J. Prast. 151, 103216 (2022).
Iftikhar, TsMA jt. Järgneva voolavuspinna areng pärast plastilist deformatsiooni lõõmutatud AA6061 sulami proportsionaalsete ja mitteproportsionaalsete koormuste radadel: katsed ja kristallide plastilisuse lõplike elementide modelleerimine. sisemine J. Plast 143, 102956 (2021).
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, OS Stress transients, töö kõvenemine ja alumiiniumi r väärtused, mis on tingitud deformatsioonitee muutustest. sisemine J. Prast. 69, 1–20 (2015).
Mamushi, H. et al. Uus eksperimentaalne meetod normaalrõhu mõju arvestava piirava kujundamisdiagrammi määramiseks. sisemine J. Alma mater. vormi. 15(1), 1 (2022).
Yang Z. et al. AA7075-T6 lehtmetalli plastilise murdumisparameetrite ja deformatsioonipiirangute eksperimentaalne kalibreerimine. J. Alma mater. protsessi. tehnoloogiaid. 291, 117044 (2021).
Petrits, A. jt. Varjatud energia kogumise seadmed ja biomeditsiinilised andurid, mis põhinevad ülipainduvatel ferroelektrilistel muunduritel ja orgaanilistel dioodidel. Rahvuslik kommuun. 12(1), 2399 (2021).
Basak, S. ja Panda, SK Erinevate eeldeformeeritud plaatide kaela- ja murdumispiiride analüüs polaarsetes efektiivsetes plastilistes deformatsioonides, kasutades Yld 2000–2d saagismudelit. J. Alma mater. protsessi. tehnoloogiaid. 267, 289–307 (2019).
Basak, S. ja Panda, SK Murdude deformatsioonid anisotroopsetes lehtmetallides: eksperimentaalne hindamine ja teoreetilised prognoosid. sisemine J. Mecha. teadus. 151, 356–374 (2019).
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ Eksperimentaalne ja teoreetiline uuring deformatsioonitrajektoori muutmise mõju kohta vormimise piirdiagrammile AA5083. sisemine J. Adv. tootja. tehnoloogiaid. 76(5–8), 1343–1352 (2015).
Habibi, M. et al. Hõõrdkeevitatud toorikute mehaaniliste omaduste, vormitavuse ja piirava vormimisdiagrammi eksperimentaalne uuring. J. Maker. protsessi. 31, 310–323 (2018).
Habibi, M. et al. Arvestades painde mõju, koostatakse piirdiagramm MC mudeli kaasamisega lõplike elementide modelleerimisele. protsessi. Karusnahainstituut. projekt. L 232 (8), 625–636 (2018).
Postitusaeg: juuni-08-2023