Dankie dat jy Nature.com besoek het. Jy gebruik 'n blaaierweergawe met beperkte CSS-ondersteuning. Vir die beste ervaring, beveel ons aan dat jy 'n opgedateerde blaaier gebruik (of versoenbaarheidsmodus in Internet Explorer deaktiveer). Daarbenewens, om volgehoue ondersteuning te verseker, wys ons die webwerf sonder style en JavaScript.
Sliders wat drie artikels per skyfie wys. Gebruik die terug- en volgende-knoppies om deur die skyfies te beweeg, of die skyfiebeheerknoppies aan die einde om deur elke skyfie te beweeg.
Die effek van mikrostruktuur op die vormbaarheid van vlekvrye staalplate is 'n groot bekommernis vir plaatmetaalbewerkingsingenieurs. Vir austenitiese staal lei die teenwoordigheid van vervorming martensiet (\({\alpha}^{^{\prime))\)-martensiet) in die mikrostruktuur tot aansienlike verharding en 'n afname in vormbaarheid. In hierdie studie het ons ten doel gehad om die vormbaarheid van AISI 316-staal met verskillende martensietiese sterktes te evalueer deur eksperimentele en kunsmatige intelligensie-metodes. In die eerste stap is AISI 316-staal met 'n aanvanklike dikte van 2 mm uitgegloei en koudgewal tot verskillende diktes. Vervolgens is die relatiewe stam martensiet area deur metallografiese toetsing gemeet. Die vormbaarheid van die gerolde velle is bepaal met behulp van 'n hemisfeerbarstoets om 'n rekgrensdiagram (FLD) te verkry. Die data wat as gevolg van die eksperimente verkry is, word verder gebruik om die kunsmatige neuro-fuzzy interferensiestelsel (ANFIS) op te lei en te toets. Na ANFIS-opleiding is die dominante stamme wat deur die neurale netwerk voorspel is, vergelyk met 'n nuwe stel eksperimentele resultate. Die resultate toon dat koue rol 'n negatiewe uitwerking op die vormbaarheid van hierdie tipe vlekvrye staal het, maar die sterkte van die plaat word aansienlik verbeter. Daarbenewens toon ANFIS bevredigende resultate in vergelyking met eksperimentele metings.
Die vermoë om plaatmetaal te vorm, hoewel die onderwerp van wetenskaplike artikels vir dekades, bly 'n interessante navorsingsgebied in metallurgie. Nuwe tegniese gereedskap en berekeningsmodelle maak dit makliker om potensiële faktore te vind wat vormbaarheid beïnvloed. Die belangrikste is dat die belangrikheid van mikrostruktuur vir vormlimiet in onlangse jare aan die lig gebring is met behulp van die Crystal Plasticity Finite Element Method (CPFEM). Aan die ander kant help die beskikbaarheid van skandeerelektronmikroskopie (SEM) en elektron-terugstrooidiffraksie (EBSD) navorsers om die mikrostrukturele aktiwiteit van kristalstrukture tydens vervorming waar te neem. Om die invloed van verskillende fases in metale, korrelgrootte en oriëntasie, en mikroskopiese defekte op die korrelvlak te verstaan, is van kritieke belang om vormbaarheid te voorspel.
Die bepaling van vormbaarheid is op sigself 'n komplekse proses, aangesien vormbaarheid baie afhanklik is van paaie 1, 2, 3. Daarom is die konvensionele idees van uiteindelike vormvervorming onbetroubaar onder buiteproporsionele lastoestande. Aan die ander kant word die meeste vragpaaie in industriële toepassings as nie-proporsionele laai geklassifiseer. In hierdie verband moet tradisionele hemisferiese en eksperimentele Marciniak-Kuchinsky (MK) metodes4,5,6 met omsigtigheid gebruik word. In onlangse jare het 'n ander konsep, die Fracture Limit Diagram (FFLD), die aandag van baie vormbaarheidsingenieurs getrek. In hierdie konsep word 'n skademodel gebruik om velvormbaarheid te voorspel. In hierdie verband word pad-onafhanklikheid aanvanklik by die analise ingesluit en die resultate stem goed ooreen met die ongeskaalde eksperimentele resultate7,8,9. Vormbaarheid van 'n plaatmetaal hang af van verskeie parameters en die verwerkingsgeskiedenis van die plaat, sowel as van die mikrostruktuur en fase van die metaal10,11,12,13,14,15.
Grootteafhanklikheid is 'n probleem wanneer die mikroskopiese kenmerke van metale in ag geneem word. Dit is aangetoon dat, in klein vervormingsruimtes, die afhanklikheid van vibrasie- en knik-eienskappe sterk afhang van die lengteskaal van die materiaal16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. Die effek van korrelgrootte op vormbaarheid word lank reeds in die bedryf erken. Yamaguchi en Mellor [31] het die effek van korrelgrootte en -dikte op die trek-eienskappe van metaalplate bestudeer met behulp van teoretiese analise. Deur die Marciniac-model te gebruik, rapporteer hulle dat onder biaksiale trekbelasting 'n afname in die verhouding van dikte tot korrelgrootte lei tot 'n afname in die trekeienskappe van die plaat. Eksperimentele resultate deur Wilson et al. 32 het bevestig dat die vermindering van die dikte tot die gemiddelde korreldeursnee (t/d) gelei het tot 'n afname in die biaksiale uitrekbaarheid van metaalplate van drie verskillende diktes. Hulle het tot die gevolgtrekking gekom dat by t/d-waardes van minder as 20, merkbare vervormings-inhomogeniteit en nekvorming hoofsaaklik deur individuele korrels in die dikte van die plaat beïnvloed word. Ulvan en Koursaris33 het die effek van korrelgrootte op die algehele bewerkbaarheid van 304 en 316 austenitiese vlekvrye staal bestudeer. Hulle rapporteer dat die vormbaarheid van hierdie metale nie deur korrelgrootte beïnvloed word nie, maar klein veranderinge in trekeienskappe kan gesien word. Dit is die toename in korrelgrootte wat lei tot 'n afname in die sterkte-eienskappe van hierdie staal. Die invloed van die dislokasiedigtheid op die vloeispanning van nikkelmetale toon dat die dislokasiedigtheid die vloeispanning van die metaal bepaal, ongeag die korrelgrootte34. Korrelinteraksie en aanvanklike oriëntasie het ook 'n groot invloed op die evolusie van aluminiumtekstuur, wat deur Becker en Panchanadiswaran ondersoek is met behulp van eksperimente en modellering van kristalplastisiteit35. Numeriese resultate in hul ontleding stem goed ooreen met eksperimente, alhoewel sommige simulasieresultate van eksperimente afwyk as gevolg van beperkings van die toegepaste randvoorwaardes. Deur kristalplastisiteitspatrone te bestudeer en eksperimenteel op te spoor, toon gerolde aluminiumplate verskillende vormbaarheid36. Die resultate het getoon dat alhoewel die spanning-rek-krommes van die verskillende velle amper dieselfde was, was daar beduidende verskille in hul vormbaarheid gebaseer op die beginwaardes. Amelirad en Assempour het eksperimente en CPFEM gebruik om die spanning-rek-krommes vir austenitiese vlekvrye staalplate te verkry37. Hul simulasies het getoon dat die toename in korrelgrootte opwaarts skuif in die FLD, wat 'n beperkende kurwe vorm. Daarbenewens het dieselfde outeurs die effek van korreloriëntasie en morfologie op die vorming van leemtes 38 ondersoek.
Benewens korrelmorfologie en oriëntasie in austenitiese vlekvrye staal, is die toestand van tweelinge en sekondêre fases ook belangrik. Twinning is die hoofmeganisme vir verharding en verhoging van verlenging in TWIP 39-staal. Hwang40 het gerapporteer dat die vormbaarheid van die TWIP-staal swak was ten spyte van voldoende trekreaksie. Die effek van vervormingtweeling op die vormbaarheid van austenitiese staalplate is egter nie voldoende bestudeer nie. Mishra et al. 41 het austenitiese vlekvrye staal bestudeer om tweeling onder verskeie trek-rek paaie waar te neem. Hulle het gevind dat tweeling kan ontstaan uit vervalbronne van beide uitgegloeide tweelinge en die nuwe generasie tweeling. Daar is waargeneem dat die grootste tweeling onder tweeassige spanning vorm. Daarbenewens is opgemerk dat die transformasie van austeniet in \({\alpha}^{^{\prime}}\)-martensiet afhang van die vervormingspad. Hong et al. 42 het die effek van spanning-geïnduseerde tweeling en martensiet op waterstofbroswording oor 'n reeks temperature in selektiewe lasersmelting van 316L austenitiese staal ondersoek. Daar is waargeneem dat, afhangende van die temperatuur, waterstof mislukking kan veroorsaak of die vormbaarheid van 316L staal kan verbeter. Shen et al. 43 het eksperimenteel die volume van vervorming martensiet onder trekbelasting gemeet teen verskillende laaitempo's. Daar is gevind dat 'n toename in trekspanning die volumefraksie van die martensietfraksie verhoog.
KI-metodes word in wetenskap en tegnologie gebruik vanweë hul veelsydigheid in die modellering van komplekse probleme sonder om na die fisiese en wiskundige fondamente van die probleem te wend44,45,46,47,48,49,50,51,52 Die aantal KI-metodes neem toe . Moradi et al. 44 het masjienleertegnieke gebruik om chemiese toestande te optimaliseer om fyner nanosilika-deeltjies te produseer. Ander chemiese eienskappe beïnvloed ook die eienskappe van nanoskaal materiale, wat in baie navorsingsartikels ondersoek is53. Ce et al. 45 het ANFIS gebruik om die vormbaarheid van gewone koolstofstaalplaatmetaal onder verskeie roltoestande te voorspel. As gevolg van koue rol, het die ontwrigting digtheid in sagte staal aansienlik toegeneem. Gewone koolstofstaal verskil van austenitiese vlekvrye staal in hul verhardings- en herstelmeganismes. In eenvoudige koolstofstaal vind fasetransformasies nie in die metaalmikrostruktuur plaas nie. Benewens die metaalfase, word die rekbaarheid, breuk, bewerkbaarheid, ens. van metale ook beïnvloed deur verskeie ander mikrostrukturele kenmerke wat tydens verskeie tipes hittebehandeling, kouebewerking en veroudering voorkom54,55,56,57,58,59 ,60. , 61, 62. Onlangs het Chen et al. 63 het die effek van koue rol op die vormbaarheid van 304L staal bestudeer. Hulle het fenomenologiese waarnemings slegs in eksperimentele toetse in ag geneem om die neurale netwerk op te lei om vormbaarheid te voorspel. Trouens, in die geval van austenitiese vlekvrye staal, kombineer verskeie faktore om die trekeienskappe van die plaat te verminder. Lu et al.64 het ANFIS gebruik om die effek van verskeie parameters op die gatuitbreidingsproses waar te neem.
Soos kortliks bespreek in die oorsig hierbo, het die effek van mikrostruktuur op die vormlimietdiagram min aandag in die literatuur gekry. Aan die ander kant moet baie mikrostrukturele kenmerke in ag geneem word. Daarom is dit byna onmoontlik om alle mikrostrukturele faktore by analitiese metodes in te sluit. In hierdie sin kan die gebruik van kunsmatige intelligensie voordelig wees. In hierdie verband ondersoek hierdie studie die effek van een aspek van mikrostrukturele faktore, naamlik die teenwoordigheid van stresgeïnduseerde martensiet, op die vormbaarheid van vlekvrye staalplate. Hierdie studie verskil van ander KI-studies met betrekking tot vormbaarheid deurdat die fokus op mikrostrukturele kenmerke eerder as net eksperimentele FLD-kurwes is. Ons het probeer om die vormbaarheid van 316-staal met verskeie martensiet-inhoude te evalueer deur eksperimentele en kunsmatige intelligensie-metodes te gebruik. In die eerste stap is 316-staal met 'n aanvanklike dikte van 2 mm uitgegloei en koudgewal tot verskillende diktes. Toe, met behulp van metallografiese beheer, is die relatiewe oppervlakte van martensiet gemeet. Die vormbaarheid van die gerolde velle is bepaal met behulp van 'n hemisfeerbarstoets om 'n rekgrensdiagram (FLD) te verkry. Die data wat van hom ontvang is, is later gebruik om die kunsmatige neuro-fuzzy interferensiestelsel (ANFIS) op te lei en te toets. Na ANFIS opleiding word die neurale netwerk voorspellings vergelyk met 'n nuwe stel eksperimentele resultate.
Die 316 austenitiese vlekvrye staal metaalplaat wat in die huidige studie gebruik word, het 'n chemiese samestelling soos getoon in Tabel 1 en 'n aanvanklike dikte van 1.5 mm. Uitgloeiing by 1050°C vir 1 uur gevolg deur waterblus om oorblywende spanning in die plaat te verlig en 'n eenvormige mikrostruktuur te verkry.
Die mikrostruktuur van austenitiese staal kan met verskeie etsmiddels geopenbaar word. Een van die beste etsmiddels is 60% salpetersuur in gedistilleerde water, geëts by 1 VDC vir 120 s38. Hierdie etsmiddel toon egter net korrelgrense en kan nie dubbelkorrelgrense identifiseer nie, soos getoon in Fig. 1a. Nog 'n etsmiddel is gliseroolasetaat, waarin tweelinggrense goed gevisualiseer kan word, maar korrelgrense nie, soos in Fig. 1b getoon nie. Daarbenewens, na die transformasie van die metastabiele austenitiese fase in die \({\alpha }^{^{\prime}}\)-martensiet fase kan opgespoor word met behulp van die gliserol asetaat etsmiddel, wat van belang is in die huidige studie.
Mikrostruktuur van metaalplaat 316 na uitgloeiing, getoon deur verskeie etsmiddels, (a) 200x, 60% \({\mathrm{HNO}}_{3}\) in gedistilleerde water by 1.5 V vir 120 s, en (b) 200x , gliserielasetaat.
Die uitgegloeide velle is in velle gesny van 11 cm breed en 1 m lank om te rol. Die kouewalsaanleg het twee simmetriese rolle met 'n deursnee van 140 mm. Die koue walsproses veroorsaak die transformasie van austeniet na vervorming martensiet in 316 vlekvrye staal. Soek die verhouding van die martensietfase tot die austenietfase na koue rol deur verskillende diktes. Op fig. 2 toon 'n monster van die mikrostruktuur van plaatmetaal. Op fig. 2a toon 'n metallografiese beeld van 'n gerolde monster, soos gesien vanuit 'n rigting loodreg op die plaat. Op fig. 2b met ImageJ65-sagteware, word die martensietiese deel in swart uitgelig. Deur die gereedskap van hierdie oopbronsagteware te gebruik, kan die oppervlakte van die martensietfraksie gemeet word. Tabel 2 toon die gedetailleerde breuke van die martensitiese en austenitiese fases na rol tot verskeie verlagings in dikte.
Mikrostruktuur van 'n 316 L-vel na rol tot 'n 50% vermindering in dikte, loodreg op die vlak van die vel gesien, 200 keer vergroot, gliseroolasetaat.
Die waardes wat in Tabel 2 aangebied word, is verkry deur die gemiddeld van die gemete martensietfraksies oor drie foto's wat op verskillende plekke op dieselfde metallografiese monster geneem is, te bereken. Daarbenewens, in fig. 3 toon kwadratiese paskrommes om die effek van koue rol op martensiet beter te verstaan. Dit kan gesien word dat daar 'n byna lineêre korrelasie is tussen die proporsie martensiet en diktevermindering in die koudgewalste toestand. 'n Kwadratiese verhouding kan egter hierdie verhouding beter verteenwoordig.
Variasie in die proporsie martensiet as 'n funksie van diktevermindering tydens koue wals van 'n aanvanklik uitgegloeide 316 staalplaat.
Die vormingslimiet is geëvalueer volgens die gewone prosedure met behulp van hemisfeerbarstoetse37,38,45,66. In totaal is ses monsters vervaardig deur lasersny met die afmetings getoon in Fig. 4a as 'n stel eksperimentele monsters. Vir elke toestand van die martensietfraksie is drie stelle toetsmonsters voorberei en getoets. Op fig. 4b toon gesnyde, gepoleerde en gemerkte monsters.
Nakazima gietwerk beperk monstergrootte en snyplank. (a) Afmetings, (b) Gesny en gemerk monsters.
Die toets vir hemisferiese pons is uitgevoer met behulp van 'n hidrouliese pers met 'n bewegingspoed van 2 mm/s. Die kontakoppervlaktes van die pons en plaat is goed gesmeer om die effek van wrywing op vormingsgrense te minimaliseer. Gaan voort met die toets totdat 'n beduidende vernouing of breuk in die monster waargeneem word. Op fig. 5 toon die vernietigde monster in die toestel en die monster na toetsing.
Die vormlimiet is bepaal deur gebruik te maak van 'n hemisferiese barstoets, (a) toetstuig, (b) monsterplaat by breek in die toetstuig, (c) dieselfde monster na toetsing.
Die neuro-fuzzy sisteem wat deur Jang67 ontwikkel is, is 'n geskikte hulpmiddel vir blaarvorming limietkromme voorspelling. Hierdie tipe kunsmatige neurale netwerk sluit die invloed van parameters met vae beskrywings in. Dit beteken dat hulle enige werklike waarde in hul velde kan kry. Waardes van hierdie tipe word verder geklassifiseer volgens hul waarde. Elke kategorie het sy eie reëls. Byvoorbeeld, 'n temperatuurwaarde kan enige reële getal wees, en afhangende van die waarde daarvan, kan temperature geklassifiseer word as koud, medium, warm en warm. In hierdie verband is die reël vir lae temperature byvoorbeeld die reël "dra 'n baadjie", en die reël vir warm temperature is "genoeg T-hemp". In fuzzy logika self word die uitset geëvalueer vir akkuraatheid en betroubaarheid. Die kombinasie van neurale netwerkstelsels met fuzzy logika verseker dat ANFIS betroubare resultate sal lewer.
Figuur 6 verskaf deur Jang67 toon 'n eenvoudige neurale fuzzy netwerk. Soos getoon, neem die netwerk twee insette, in ons studie is die insette die proporsie martensiet in die mikrostruktuur en die waarde van geringe spanning. Op die eerste vlak van analise word insetwaardes vervaag met behulp van fuzzy reëls en lidmaatskapfunksies (FC):
Vir \(i=1, 2\), aangesien daar aanvaar word dat die invoer twee kategorieë van beskrywing het. Die MF kan enige driehoekige, trapesiumvormige, Gaussiese of enige ander vorm aanneem.
Gebaseer op die kategorieë \({A}_{i}\) en \({B}_{i}\) en hul MF-waardes op vlak 2, word sommige reëls aangeneem, soos getoon in Figuur 7. In hierdie laag, word die effekte van die verskillende insette op een of ander manier gekombineer. Hier word die volgende reëls gebruik om die invloed van die martensietfraksie en geringe vervormingswaardes te kombineer:
Die uitset \({w}_{i}\) van hierdie laag word die ontstekingsintensiteit genoem. Hierdie ontstekingsintensiteite word in laag 3 genormaliseer volgens die volgende verhouding:
In laag 4 word die Takagi- en Sugeno-reëls67,68 by die berekening ingesluit om die invloed van die aanvanklike waardes van die insetparameters in ag te neem. Hierdie laag het die volgende verwantskappe:
Die gevolglike \({f}_{i}\) word beïnvloed deur die genormaliseerde waardes in die lae, wat die finale resultaat gee, die hoofskettingwaardes:
waar \(NR\) die aantal reëls verteenwoordig. Die rol van die neurale netwerk hier is om sy interne optimaliseringsalgoritme te gebruik om onbekende netwerkparameters reg te stel. Die onbekende parameters is die gevolglike parameters \(\left\{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\right\}\), en die parameters wat verband hou met die MF word beskou as algemene windklokke-vormfunksie:
Die vormlimietdiagramme hang af van baie parameters, van die chemiese samestelling tot die vervormingsgeskiedenis van die plaatmetaal. Sommige parameters is maklik om te evalueer, insluitend trektoets parameters, terwyl ander meer komplekse prosedures soos metallografie of residuele spanning bepaling vereis. In die meeste gevalle is dit raadsaam om 'n rekgrenstoets vir elke bondel vel uit te voer. Soms kan ander toetsresultate egter gebruik word om die vormlimiet te benader. Verskeie studies het byvoorbeeld trektoetsresultate gebruik om velvormbaarheid te bepaal69,70,71,72. Ander studies het meer parameters in hul ontleding ingesluit, soos korreldikte en grootte31,73,74,75,76,77. Dit is egter nie rekenkundig voordelig om alle toegelate parameters in te sluit nie. Die gebruik van ANFIS-modelle kan dus 'n redelike benadering wees om hierdie kwessies aan te spreek45,63.
In hierdie vraestel is die invloed van die martensiet-inhoud op die vormingsgrensdiagram van 'n 316 austenitiese staalplaat ondersoek. In hierdie verband is 'n datastel met behulp van eksperimentele toetse voorberei. Die ontwikkelde stelsel het twee insetveranderlikes: die proporsie martensiet gemeet in metallografiese toetse en die reeks klein ingenieursstamme. Die resultaat is 'n groot ingenieursdeformasie van die vormingsgrenskurwe. Daar is drie tipes martensietiese breuke: fyn, medium en hoë breuke. Laag beteken dat die proporsie martensiet minder as 10% is. Onder matige toestande wissel die proporsie martensiet van 10% tot 20%. Hoë waardes van martensiet word beskou as breuke van meer as 20%. Daarbenewens het sekondêre vervorming drie afsonderlike kategorieë tussen -5% en 5% naby die vertikale as, wat gebruik word om FLD0 te bepaal. Positiewe en negatiewe reekse is die ander twee kategorieë.
Die resultate van die hemisferiese toets word in FIG. Die figuur toon 6 vormdiagramme van limiete, waarvan 5 die FLD van individuele gerolde velle is. Gegewe 'n veiligheidspunt en sy boonste limietkurwe wat 'n limietkurwe (FLC) vorm. Die laaste figuur vergelyk alle FLC's. Soos uit die laaste figuur gesien kan word, verminder 'n toename in die proporsie martensiet in 316 austenitiese staal die vormbaarheid van die plaatmetaal. Aan die ander kant, die verhoging van die proporsie martensiet verander die FLC geleidelik in 'n simmetriese kurwe om die vertikale as. In die laaste twee grafieke is die regterkant van die kromme effens hoër as die linkerkant, wat beteken dat die vormbaarheid in tweeassige spanning hoër is as in eenassige spanning. Daarbenewens neem beide geringe en groot ingenieursstremmings voor nekvorming af met toenemende proporsie martensiet.
316 wat 'n limietkurwe vorm. Invloed van die proporsie martensiet op die vormbaarheid van austenitiese staalplate. (veiligheidspunt SF, formasielimietkurwe FLC, martensiet M).
Die neurale netwerk is opgelei op 60 stelle eksperimentele resultate met martensietfraksies van 7.8, 18.3 en 28.7%. ’n Datastel van 15.4% martensiet is gereserveer vir die verifikasieproses en 25.6% vir die toetsproses. Die fout na 150 tydperke is ongeveer 1,5%. Op fig. 9 toon die korrelasie tussen die werklike uitset (\({\epsilon }_{1}\), basiese ingenieurswerklading) wat vir opleiding en toetsing voorsien word. Soos jy kan sien, voorspel die opgeleide NFS \({\epsilon} _{1}\) bevredigend vir plaatmetaalonderdele.
(a) Korrelasie tussen voorspelde en werklike waardes na die opleidingsproses, (b) Fout tussen voorspelde en werklike waardes vir die hoofingenieurslaste op die FLC tydens opleiding en verifikasie.
Op 'n stadium tydens opleiding word die ANFIS-netwerk onvermydelik herwin. Om dit te bepaal, word 'n parallelle kontrole uitgevoer, wat 'n "kontrole" genoem word. As die valideringsfoutwaarde van die opleidingswaarde afwyk, begin die netwerk heroplei. Soos getoon in Figuur 9b, voor epog 150, is die verskil tussen die leer- en valideringskrommes klein, en hulle volg ongeveer dieselfde kurwe. Op hierdie stadium begin die valideringsprosesfout van die leerkurwe afwyk, wat 'n teken is van ANFIS-oorpassing. Die ANFIS-netwerk vir rondte 150 word dus behoue met 'n fout van 1,5%. Dan word die FLC-voorspelling vir ANFIS bekendgestel. Op fig. 10 toon die voorspelde en werklike kurwes vir die geselekteerde monsters wat in die opleiding- en verifikasieproses gebruik is. Aangesien die data van hierdie kurwes gebruik is om die netwerk op te lei, is dit nie verbasend om baie noukeurige voorspellings waar te neem nie.
Werklike eksperimentele FLC en ANFIS voorspellende kurwes onder verskeie martensiet inhoud toestande. Hierdie kurwes word in die opleidingsproses gebruik.
Die ANFIS-model weet nie wat met die laaste monster gebeur het nie. Daarom het ons ons opgeleide ANFIS vir FLC getoets deur monsters met 'n martensietfraksie van 25.6% in te dien. Op fig. 11 toon die ANFIS FLC voorspelling sowel as die eksperimentele FLC. Die maksimum fout tussen die voorspelde waarde en die eksperimentele waarde is 6.2%, wat hoër is as die voorspelde waarde tydens opleiding en validering. Hierdie fout is egter 'n aanvaarbare fout in vergelyking met ander studies wat FLC teoreties voorspel37.
In die industrie word die parameters wat vormbaarheid beïnvloed in die vorm van 'n tong beskryf. Byvoorbeeld, "growwe korrel verminder vormbaarheid" of "verhoogde koue bewerking verminder FLC". Insette tot die ANFIS-netwerk in die eerste fase word in linguistiese kategorieë soos laag, medium en hoog geklassifiseer. Daar is verskillende reëls vir verskillende kategorieë op die netwerk. Daarom, in die industrie, kan hierdie tipe netwerk baie nuttig wees in terme van die insluiting van verskeie faktore in hul linguistiese beskrywing en analise. In hierdie werk het ons probeer om een van die hoofkenmerke van die mikrostruktuur van austenitiese vlekvrye staal in ag te neem om die moontlikhede van ANFIS te gebruik. Die hoeveelheid stresgeïnduseerde martensiet van 316 is 'n direkte gevolg van die koue werking van hierdie insetsels. Deur eksperimentering en ANFIS-analise is gevind dat die verhoging van die proporsie martensiet in hierdie tipe austenitiese vlekvrye staal lei tot 'n beduidende afname in die FLC van plaat 316, sodat die verhoging van die proporsie martensiet van 7.8% tot 28.7% die FLD0 vanaf 0.35. tot 0,1 onderskeidelik. Aan die ander kant kan die opgeleide en gevalideerde ANFIS-netwerk FLC voorspel deur 80% van die beskikbare eksperimentele data te gebruik met 'n maksimum fout van 6.5%, wat 'n aanvaarbare foutmarge is in vergelyking met ander teoretiese prosedures en fenomenologiese verwantskappe.
Die datastelle wat in die huidige studie gebruik en/of ontleed is, is op redelike versoek by die onderskeie outeurs beskikbaar.
Iftikhar, CMA, et al. Evolusie van daaropvolgende opbrengspaaie van geëxtrudeerde AZ31 magnesiumlegering "soos dit is" onder proporsionele en nie-proporsionele laaipaaie: CPFEM eksperimente en simulasies. interne J. Prast. 151, 103216 (2022).
Iftikhar, TsMA et al. Evolusie van die daaropvolgende opbrengs oppervlak na plastiese vervorming langs proporsionele en nie-proporsionele laai paaie van die uitgegloeide AA6061 legering: eksperimente en eindige element modellering van kristal plastisiteit. interne J. Plast 143, 102956 (2021).
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, OS Spanningsoorgange, werkverharding en aluminium r waardes as gevolg van veranderinge in spanningspad. interne J. Prast. 69, 1–20 (2015).
Mamushi, H. et al. 'n Nuwe eksperimentele metode vir die bepaling van die beperkende vormingsdiagram met inagneming van die effek van normale druk. interne J. Alma mater. vorm. 15(1), 1 (2022).
Yang Z. et al. Eksperimentele kalibrasie van smeebare breukparameters en rekgrense van AA7075-T6 plaatmetaal. J. Alma mater. proses. tegnologieë. 291, 117044 (2021).
Petrits, A. et al. Versteekte energie-oestoestelle en biomediese sensors gebaseer op ultra-buigsame ferro-elektriese omsetters en organiese diodes. Nasionale gemeente. 12(1), 2399 (2021).
Basak, S. en Panda, SK Ontleding van die nek- en breukgrense van verskeie voorvervormde plate in polêre effektiewe plastiese vervormingspaaie deur die Yld 2000-2d opbrengsmodel te gebruik. J. Alma mater. proses. tegnologieë. 267, 289–307 (2019).
Basak, S. en Panda, SK Breukvervormings in anisotropiese plaatmetale: eksperimentele evaluering en teoretiese voorspellings. interne J. Mecha. die wetenskap. 151, 356–374 (2019).
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ Eksperimentele en teoretiese studie van die effek van die verandering van die vervormingstrajek op die gietgrensdiagram AA5083. interne J. Adv. vervaardiger. tegnologieë. 76(5–8), 1343–1352 (2015).
Habibi, M. et al. Eksperimentele studie van die meganiese eienskappe, vormbaarheid en beperkende vormingsdiagram van wrywingsroer-gesweisde spasies. J. Maker. proses. 31, 310–323 (2018).
Habibi, M., et al. Met inagneming van die invloed van buiging, word die limietdiagram gevorm deur die MC-model in eindige-elementmodellering in te sluit. proses. Pelsinstituut. projek. L 232(8), 625–636 (2018).
Postyd: Jun-08-2023