TC17鈦合金片層組織動態(tài)球化的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型

采用加工圖理論分析了tc17(ti-5al-4mo-4cr-2sn-2zr)鈦合金在高溫變形過程中的片狀α球化規(guī)律。結果表明:用加工圖理論分析材料的高溫變形行為能準確直觀地反映出材料在不同變形條件下的組織演變規(guī)律。分析加工圖發(fā)現(xiàn):tc17合金在840℃~870℃,應變速率0.5s-1~3s-1之間變形是片狀α組織球化的理想?yún)^(qū)域,此時對應的能量耗散效率值為45%左右;在850℃~910℃,較高應變速率(>5s-1)下對tc17合金加工易發(fā)生流變不穩(wěn)定現(xiàn)象,形成絕熱剪切帶。

1.引言神經(jīng)網(wǎng)絡是一種信息處理系統(tǒng),它由大量而簡單的處理單元(神經(jīng)元)廣泛的相連接而形成復雜系統(tǒng),它通過學習來解決問題,基坑沉降的預測是一項難以通過理論分析出影響因素與沉降結果映射關系的工作,而這項工作如果交

提出了根據(jù)實測數(shù)據(jù)構造神經(jīng)網(wǎng)絡變形預測模型的基本思路,構造出基于bp算法的神經(jīng)網(wǎng)絡變形預測模型,并給出應用實例分析。結果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡應用于變形預測效果良好,具有一定參考價值和指導意義。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是在模仿人腦處理問題的過程中發(fā)展起來的新型智能信息處理理論,通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡及bp網(wǎng)絡的基本原理與特征的分析,建立了工程估價預測模型.

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通過熱壓縮試驗研究了tc11鈦合金退火態(tài)片層組織在兩相區(qū)980℃,950℃,850℃,應變速率0.001s-1,0.01s-1條件下,變形程度30%~70%范圍內的熱變形過程。分析了熱變形參數(shù)對變形行為和片層組織球化過程的影響,并根據(jù)片層組織球化分數(shù)演變特征,建立了修正的avrami片層組織球化動力學方程,與試驗數(shù)據(jù)吻合較好。

對鍛態(tài)tc21合金在兩相區(qū)內進行熱處理,研究了其片狀組織的靜態(tài)球化行為。結果表明:兩相區(qū)內隨著固溶溫度的升高,α相球化率增加的同時其體積含量迅速減少,固溶時間的延長有利于組織的均勻化,但對提高球化率的作用不大;固溶后隨著冷卻速度的降低α相的球化率增加,tc21合金經(jīng)925℃保溫2h慢冷后α相的球化率達到95%以上。對α相靜態(tài)球化的原因分析表明:晶界α相自身的形成特點是其球化的根本原因,其與晶內初生α片交接處的存在對晶界α相的球化有一定貢獻;晶內α片的球化是一個片狀組織粗化的過程,依靠片層界面缺陷處的溶質原子遷移進行。

通過熱壓縮試驗研究了具有初始β轉變組織的tc11鈦合金在兩相區(qū)800~980℃和應變速率0.001~0.1s-1范圍內的熱變形行為和組織演變。分析了該合金在試驗參數(shù)范圍內變形的應力-應變曲線特征。動力學分析獲得該合金在兩相區(qū)變形的應力指數(shù)和變形激活能分別為4.42和490.8kj.mol-1,說明變形主要是位錯的滑移和攀移過程。分析變形組織認為,片層組織的球化和彎折是兩相區(qū)變形應力軟化的原因。溫度和應變速率嚴重影響片層組織球化過程的進行,980℃,0.001s-1和0.01s-1,以及950℃,0.001s-1條件下變形有利于片層組織球化過程的充分進行。900~980℃,0.001~0.1s-1球化過程中,變形到穩(wěn)態(tài)的等軸α直徑與溫度補償應變速率參數(shù)z呈對數(shù)線性關系。

通過采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法對tc4鈦合金電子束焊縫熔凝區(qū)形狀尺寸進行預測研究.在大量工藝試驗的基礎上,采集網(wǎng)絡訓練樣本,并對訓練樣本和測試樣本進行標準化,通過確定合適的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型、網(wǎng)絡結構、網(wǎng)絡算法以及網(wǎng)絡訓練次數(shù),建立了從聚焦電流、電子束流和焊接速度到焊縫熔深、熔寬、正面焊縫寬度、深寬比、焊縫余高、釘頭半角的bp網(wǎng)絡映射模型.結果表明,網(wǎng)絡的最大輸出相對誤差不超過5%,說明該網(wǎng)絡具有較強的映射能力,能滿足預測要求.

厚度預測模型的精度是影響厚度控制的重要因素。針對本項目國內水平領先、最寬幅的"1+4"熱連軋生產(chǎn)線,根據(jù)生產(chǎn)現(xiàn)場獲取的5083寬幅鋁合金中厚板實測數(shù)據(jù),在研究分析關鍵影響因素的基礎上,運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立了鋁合金寬幅中厚板厚度預測的bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型。其相對誤差在0.5%之內,高于已有模型預測精度,能實現(xiàn)高精度預報。應用模型預測了5052寬幅鋁合金中厚板的出口厚度,結果表明,模型能較好的預測軋件厚度的變化,有很好的泛化能力。

為了研究雙相γ+α2鈦合金晶體中片層組織的承載特性,建立了相應晶體不同取向力學性能的數(shù)學模型,并計算了γ相及γ+α2片層組織不同取向的承載力.通過對模型的數(shù)值求解,得到γ相和γ+α2片層組織的承載力隨不同加載方向的變化規(guī)律.計算結果表明:隨著α2相體積分數(shù)的增加,γ+α2片層組織的最大承載力方向逐漸趨向平行于α2相的(0001)面,臨界α2相等價體積分數(shù)為λe=30%.這從理論上解釋了γ+α2片層組織的最大承載力方向為平行于α2相的(0001)面這一傳統(tǒng)觀點.這一結論成立的條件為α2相等價體積分數(shù)λe>30%.

空調系統(tǒng)的負荷與諸多影響因素之間是一種多變量、強耦合、嚴重非線性的關系,且這種關系具有動態(tài)性,因而傳統(tǒng)方法的預測精度不高。而動態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡能更生動、更直接地反映系統(tǒng)的動態(tài)特性。針對這個特點,建立了基于elman型神經(jīng)網(wǎng)絡的空調負荷預測模型,并進行了實例預測。文中還比較了elman網(wǎng)絡和bp網(wǎng)絡結構的建模效果,仿真實驗證明了elman神經(jīng)網(wǎng)絡具有動態(tài)特性好、逼近速度快、精度高等特點,說明elman網(wǎng)絡是一種新穎、可靠的負荷預測方法。

采用等溫壓縮實驗研究了具有不同初始片層厚度(3μm和0.4μm)的tc11合金兩相區(qū)變形時的微觀組織演化,其中壓縮實驗的變形溫度為920℃~980℃,應變速率為0.1s-1~1s-1,變形量為30%~70%。金相分析表明具有片層組織的tc11合金兩相區(qū)變形時微觀組織演化主要為α片層的球化過程。進一步的研究結果表明:在相同的變形工藝參數(shù)下,細片層組織(片層厚度0.4μm)的球化程度高于粗片層組織(片層厚度3μm);兩種初始片層厚度組織的球化程度均隨應變的增加和應變速率的降低而提高;變形溫度對兩者球化程度的影響存在不同的規(guī)律:粗片層組織的球化程度隨溫度的升高而增加,細片層組織的球化程度隨溫度的升高而降低;初始片層厚度和應變是影響tc11合金片層組織球化的主要因素,在兩相區(qū)變形之前可通過β熱處理+快速冷卻得到細片層和采用反復鐓拔等大應變變形得到片層完全球化的細晶等軸態(tài)組織。

對原始組織為不同粗細片層組織的ta15鈦合金板材在兩相區(qū)進行75%的熱軋變形,并用金相法觀察變形后組織的球化行為,并分析變形機理。結果表明,晶內片層狀α相隨變形量增加發(fā)生球化,球化程度與片層狀α相粗細有關,粗片層狀組織發(fā)生扭曲和彎折,但等軸α晶粒較少;細片層狀組織大部分發(fā)生球化,生成均勻細小的等軸組織,這說明原始組織片層狀越細則變形后球化程度越高,組織更均勻細小。

隨著我國城鄉(xiāng)建設的飛速發(fā)展,建筑火災形勢日趨嚴峻,依靠傳統(tǒng)的管理技術和方法已遠遠不能適應社會和民眾對安全的需要。針對某城市建筑火災非線性時間序列,建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(wnn)預測模型,計算分析證明了該模型的可行性。該模型可與消防工作相結合,建立和實施城鄉(xiāng)綜合防災減災系統(tǒng),實現(xiàn)城鄉(xiāng)綜合防災減災的科學管理。

審計意見類型及其預測結果受到企業(yè)各利益相關方的高度關注。同時選用財務指標和非財務指標為變量,構建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡的審計意見預測模型。將領域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進行指標約簡,提取關鍵指標,再將約簡的指標體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入變量。以2013—2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進行審計意見預測對比分析,結果表明：本模型預測準確率達到97.06%,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡建?；騿渭兝秘攧罩笜私５念A測效果相比具有更好的預測效果。

采用comgis(組件式地理信息系統(tǒng))技術開發(fā)了結合專業(yè)震害分析模型的建筑物震害評估系統(tǒng),討論了基于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡和gis耦合模型的多層磚房震害預測.研究表明:水平成層土地震反應分析程序shake91在vb菜單下可直接調用,實現(xiàn)地震動影響場計算的模塊化;bp神經(jīng)網(wǎng)絡應用于建筑物震害預測中,能達到較理想的效果,其計算模型在系統(tǒng)菜單下可直接調用;系統(tǒng)的gis空間分析功能可使震害預測結果與建筑物信息進行空間匹配,實現(xiàn)地震災害損失快速評估.

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的空調負荷實時預測模型——文章針對暖通空調系統(tǒng)優(yōu)化和預測控制，研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行空調負荷預測的方法。

審計意見類型及其預測結果受到企業(yè)各利益相關方的高度關注.同時選用財務指標和非財務指標為變量,構建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡的審計意見預測模型.將領域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進行指標約簡,提取關鍵指標,再將約簡的指標體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入變量.以2013-2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進行審計意見預測對比分析,結果表明:本模型預測準確率達到97.06％,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡建?；騿渭兝秘攧罩笜私５念A測效果相比具有更好的預測效果.

bp神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應機制,通過訓練和學習,達到對知識進行分類、模式判別、聯(lián)想記憶等能力,巖土工程的災害預測問題可以看作是一個模式識別問題,而巖土工程中變形情況的監(jiān)測和預測模型的研究是礦山、建筑、水利等工程的一項重要課題,近年來安全監(jiān)測技術發(fā)展有了巨大的飛躍,呈現(xiàn)出"實時"、"遠程"、"非接觸"的特點。針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型監(jiān)測在巖土工程方面的應用,應用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了對巖土工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的預測預報,并對預測結果進行了分析,說明了隱含層數(shù)對預測結果誤差的影響。通過比對,選擇了誤差最小的較優(yōu)組合對巖土工程進行預測。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的工程造價預測模型——利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意?！　?/p>

以福建省公路旅客周轉量和貨物周轉量的統(tǒng)計資料為基礎,結合神經(jīng)網(wǎng)絡技術原理,應用bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立3維輸入、單輸出、隱層單元數(shù)為15的3層神經(jīng)網(wǎng)絡模型,分別對福建省公路旅客周轉量和貨物周轉量進行預測.結果表明,各月的旅客周轉量和貨物量預測值的最大相對誤差的絕對值分別為0.4890%和0.4495%.該模型具有簡便實用、預測精度高的優(yōu)點.