Nature.com сайтына кіргеніңіз үшін рахмет. Сіз шектеулі CSS қолдауы бар шолғыш нұсқасын пайдаланып жатырсыз. Ең жақсы тәжірибе үшін жаңартылған шолғышты пайдалануды ұсынамыз (немесе Internet Explorer шолғышында үйлесімділік режимін өшіріңіз). Оған қоса, үздіксіз қолдауды қамтамасыз ету үшін біз сайтты стильсіз және JavaScriptсіз көрсетеміз.
Әр слайдта үш мақаланы көрсететін слайдерлер. Слайдтар арқылы жылжу үшін артқа және келесі түймелерді немесе әр слайд бойынша жылжу үшін соңында слайд контроллері түймелерін пайдаланыңыз.
Микроқұрылымның тот баспайтын болаттан жасалған қаңылтырлардың қалыптасу қабілетіне әсері қаңылтыр металл өңдеуші инженерлердің басты мәселесі болып табылады. Аустенитті болаттар үшін микроқұрылымда деформациялық мартенситтің (\({\альфа}^{^{\прайм)}\)-мартенсит) болуы айтарлықтай қатаюға және қалыптау қабілетінің төмендеуіне әкеледі. Бұл зерттеуде біз эксперименттік және жасанды интеллект әдістерімен әртүрлі мартенситтік беріктігі бар AISI 316 болаттарының қалыптау қабілетін бағалауды мақсат еттік. Бірінші қадамда бастапқы қалыңдығы 2 мм болатын AISI 316 болат күйдірілді және әртүрлі қалыңдықта суықтай илектеледі. Кейіннен салыстырмалы деформацияланған мартенсит ауданы металлографиялық сынақ арқылы өлшенді. Домаланған парақтардың қалыптасу мүмкіндігі деформация шегі диаграммасын (FLD) алу үшін жарты шардың жарылу сынағы арқылы анықталды. Тәжірибелердің нәтижесінде алынған деректер жасанды нейро-анық кедергілер жүйесін (ANFIS) оқыту және сынау үшін одан әрі пайдаланылады. ANFIS тренингінен кейін нейрондық желі болжаған басым штаммдар жаңа эксперименттік нәтижелер жиынтығымен салыстырылды. Нәтижелер көрсеткендей, суық илемдеу тот баспайтын болаттың осы түрінің қалыптасу қабілетіне теріс әсер етеді, бірақ қаңылтырдың беріктігі айтарлықтай жақсарады. Сонымен қатар, ANFIS эксперименттік өлшемдермен салыстырғанда қанағаттанарлық нәтижелер көрсетеді.
Металл қаңылтырын қалыптастыру мүмкіндігі ондаған жылдар бойы ғылыми мақалалардың тақырыбы болғанымен, металлургиядағы қызықты зерттеу саласы болып қала береді. Жаңа техникалық құралдар мен есептеу модельдері қалыптауға әсер ететін ықтимал факторларды табуды жеңілдетеді. Ең бастысы, пішінді шектеу үшін микроқұрылымның маңыздылығы соңғы жылдары Crystal Plasticity Infinite Element Method (CPFEM) көмегімен анықталды. Екінші жағынан, сканерлеуші электрондық микроскопияның (SEM) және электронды кері шашырау дифракциясының (EBSD) болуы зерттеушілерге деформация кезінде кристалдық құрылымдардың микроқұрылымдық белсенділігін байқауға көмектеседі. Металдардағы әртүрлі фазалардың әсерін, түйіршік өлшемі мен бағытын және дән деңгейіндегі микроскопиялық ақауларды түсіну қалыптауды болжау үшін өте маңызды.
Қалыптауға қабілеттілікті анықтау өз алдына күрделі процесс болып табылады, өйткені қалыптау 1, 2, 3 жолдарға өте тәуелді екені дәлелденді. Сондықтан, соңғы қалыптау деформациясы туралы әдеттегі түсініктер пропорционалды емес жүктеме жағдайында сенімсіз. Екінші жағынан, өнеркәсіптік қолданбалардағы жүктеме жолдарының көпшілігі пропорционалды емес жүктеме ретінде жіктеледі. Осыған байланысты дәстүрлі жарты шарлық және эксперименттік Марчиниак-Кучинский (МК) әдістері4,5,6 сақтықпен қолдану керек. Соңғы жылдары басқа концепция, сыну шегі диаграммасы (FFLD) көптеген қалыптау инженерлерінің назарын аударды. Бұл тұжырымдамада парақтың қалыптасу мүмкіндігін болжау үшін зақымдану үлгісі қолданылады. Осыған байланысты, жол тәуелсіздігі бастапқыда талдауға енгізілген және нәтижелер масштабталмаған эксперимент нәтижелерімен жақсы сәйкес келеді7,8,9. Металл қаңылтырдың қалыптау қабілеті бірнеше параметрлерге және қаңылтырдың өңдеу тарихына, сонымен қатар металлдың микроқұрылымы мен фазасына10,11,12,13,14,15 байланысты.
Металдардың микроскопиялық ерекшеліктерін қарастыру кезінде өлшемге тәуелділік мәселе болып табылады. Кішігірім деформациялық кеңістіктерде діріл және иілу қасиеттерінің тәуелділігі материалдың ұзындық шкаласына қатты тәуелді болатыны көрсетілді16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. Дән мөлшерінің қалыптасу қабілетіне әсері өнеркәсіпте бұрыннан белгілі. Ямагучи мен Меллор [31] теориялық талдауды пайдалана отырып, түйіршік мөлшері мен қалыңдығының металл парақтардың созылу қасиеттеріне әсерін зерттеді. Marciniac моделін қолдана отырып, олар екі осьтік созылу жүктемесі кезінде қалыңдықтың түйір өлшеміне қатынасының төмендеуі парақтың созылу қасиеттерінің төмендеуіне әкелетінін хабарлайды. Вилсон және т.б. эксперимент нәтижелері. 32 қалыңдығын орташа түйір диаметріне (t/d) азайту үш түрлі қалыңдықтағы металл парақтардың қос осьті созылу қабілетінің төмендеуіне әкелетінін растады. Олар t/d мәндері 20-дан төмен болған кезде, байқалатын деформацияның біркелкі еместігі мен мойынының негізінен парақ қалыңдығындағы жеке түйіршіктер әсер етеді деген қорытындыға келді. Улван мен Курсарис33 304 және 316 аустенитті тот баспайтын болаттардың жалпы өңдеуге қабілеттілігіне дән өлшемінің әсерін зерттеді. Олар бұл металдардың пішінділігіне түйір өлшемі әсер етпейтінін, бірақ созылу қасиеттерінің аздаған өзгерістерін байқауға болатынын хабарлайды. Дәл астық мөлшерінің ұлғаюы бұл болаттардың беріктік сипаттамаларының төмендеуіне әкеледі. Дислокация тығыздығының никельді металдардың ағындық кернеуіне әсері дислокацияның тығыздығы түйір өлшеміне қарамастан металдың ағындық кернеуін анықтайтынын көрсетеді34. Дәннің өзара әрекеттесуі және бастапқы бағдары алюминий текстурасының эволюциясына да үлкен әсер етеді, оны Беккер және Панчанадисваран эксперименттер мен кристалдардың пластикасын модельдеу арқылы зерттеді35. Олардың талдауындағы сандық нәтижелер тәжірибелермен жақсы сәйкес келеді, дегенмен кейбір модельдеу нәтижелері қолданылатын шекаралық жағдайлардың шектеулеріне байланысты эксперименттерден ауытқиды. Кристалл пластикасының үлгілерін зерттеп, эксперименттік анықтау арқылы илектелген алюминий парақтары әртүрлі қалыптасу мүмкіндігін көрсетеді36. Нәтижелер әр түрлі парақтардың кернеу-деформация қисықтары дерлік бірдей болғанымен, бастапқы мәндер негізінде олардың қалыптасу қабілетінде айтарлықтай айырмашылықтар бар екенін көрсетті. Амелирад пен Ассемпур аустениттік тот баспайтын болаттан жасалған парақтар үшін кернеу-деформация қисықтарын алу үшін тәжірибелер мен CPFEM қолданды37. Олардың модельдеулері астық мөлшерінің ұлғаюы шекті қисық түзе отырып, FLD-де жоғары қарай ығысатынын көрсетті. Сонымен қатар, сол авторлар астық бағдары мен морфологиясының қуыстардың пайда болуына әсерін зерттеді 38 .
Аустенитті тот баспайтын болаттардағы дәннің морфологиясы мен бағдарынан басқа, егіздердің және екінші фазалардың күйі де маңызды. Twinning TWIP 39 болатындағы қатайту және ұзартуды арттырудың негізгі механизмі болып табылады. Hwang40 жеткілікті созылу реакциясына қарамастан TWIP болаттарының қалыптасу қабілеті нашар екенін хабарлады. Дегенмен деформациялық егіздіктің аустениттік болат парақтардың қалыптасу қабілетіне әсері жеткілікті түрде зерттелмеген. Мишра және т.б. 41 аустенитті баспайтын болаттарды әртүрлі созылу деформациясы жолында қосарлануды бақылау үшін зерттеді. Олар егіздер жасытылған егіздердің де, егіздердің жаңа буынының да ыдырау көздерінен туындауы мүмкін екенін анықтады. Ең үлкен егіздердің қос осьтік кернеу кезінде пайда болатыны байқалды. Сонымен қатар, аустениттің \({\альфа}^{^{\прайм}}\)-мартенситке айналуы деформация жолына байланысты екені атап өтілді. Хонг және т.б. 42 316L аустениттік болатты таңдамалы лазерлік балқыту кезінде температуралар диапазонында штамм-индукцияланған егіздік пен мартенситтің сутегінің сынғыштығына әсерін зерттеді. Температураға байланысты сутегі 316L болаттың бұзылуына немесе қалыптасу қабілетін жақсартуға әкелуі мүмкін екендігі байқалды. Шен және т.б. 43 әртүрлі жүктеме жылдамдықтарында созылу жүктемесі кезінде мартенситтің деформациясының көлемін тәжірибе жүзінде өлшеген. Созылу деформациясының жоғарылауы мартенситтік фракцияның көлемдік үлесін арттыратыны анықталды.
Жасанды интеллект әдістері ғылым мен техникада күрделі есептерді шешудің физикалық-математикалық негіздеріне жүгінбей модельдеудегі жан-жақтылығына байланысты қолданылады44,45,46,47,48,49,50,51,52 AI әдістерінің саны артып келеді. . Моради және т.б. 44 майда нанокремний бөлшектерін алу үшін химиялық жағдайларды оңтайландыру үшін машинада оқыту әдістерін қолданды. Басқа химиялық қасиеттер көптеген зерттеу мақалаларында зерттелген наноөлшемді материалдардың қасиеттеріне де әсер етеді53. Ce және т.б. 45 әртүрлі илемдеу жағдайларында қарапайым көміртекті болат табақтың қалыптау мүмкіндігін болжау үшін ANFIS пайдаланды. Суық прокатқа байланысты жұмсақ болаттағы дислокацияның тығыздығы айтарлықтай өсті. Қарапайым көміртекті болаттар аустенитті тот баспайтын болаттан қатайту және қалпына келтіру механизмдері бойынша ерекшеленеді. Қарапайым көміртекті болатта фазалық өзгерістер металл микроқұрылымында болмайды. Металл фазасынан басқа, металдардың икемділігіне, сынғыштығына, өңдеуге және т.б. әртүрлі термиялық өңдеу, салқын өңдеу және қартаю кезінде пайда болатын бірнеше басқа микроқұрылымдық ерекшеліктер де әсер етеді54,55,56,57,58,59 ,60. , 61, 62. Жақында Чен және т.б. 63 304л болаттың қалыптау қабілетіне салқын прокаттың әсерін зерттеді. Нейрондық желіні қалыптасу мүмкіндігін болжауға үйрету үшін олар феноменологиялық бақылауларды тәжірибелік сынақтарда ғана есепке алды. Шын мәнінде, аустенитті баспайтын болаттар жағдайында парақтың созылу қасиеттерін төмендету үшін бірнеше факторлар біріктіріледі. Lu et al.64 әртүрлі параметрлердің саңылауларды кеңейту процесіне әсерін бақылау үшін ANFIS пайдаланды.
Жоғарыдағы шолуда қысқаша талқыланғандай, микроқұрылымның пішінді шектеу диаграммасына әсері әдебиетте аз назар аударылды. Екінші жағынан, көптеген микроқұрылымдық ерекшеліктерді ескеру қажет. Сондықтан аналитикалық әдістерге барлық микроқұрылымдық факторларды енгізу мүмкін емес дерлік. Бұл тұрғыда жасанды интеллектті пайдалану пайдалы болуы мүмкін. Осыған байланысты, бұл зерттеу микроқұрылымдық факторлардың бір аспектісінің, атап айтқанда, стресс-индукцияланған мартенситтің болуының тот баспайтын болаттан жасалған табақтардың қалыптасу қабілетіне әсерін зерттейді. Бұл зерттеудің басқа AI зерттеулерінен қалыптасу мүмкіндігіне қатысты айырмашылығы, бұл тек эксперименттік FLD қисықтарына емес, микроқұрылымдық ерекшеліктерге назар аударады. Біз тәжірибелік және жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып, әртүрлі мартенситтік құрамы бар 316 болаттың қалыптау қабілетін бағалауға тырыстық. Бірінші кезеңде бастапқы қалыңдығы 2 мм болатын 316 болат күйдірілген және әртүрлі қалыңдықтағы суықтай прокатталған. Содан кейін металлографиялық бақылау көмегімен мартенситтің салыстырмалы ауданы өлшенді. Домаланған парақтардың қалыптасу мүмкіндігі деформация шегі диаграммасын (FLD) алу үшін жарты шардың жарылу сынағы арқылы анықталды. Одан алынған деректер кейінірек жасанды нейро-анық кедергілер жүйесін (ANFIS) оқыту және сынау үшін пайдаланылды. ANFIS тренингінен кейін нейрондық желінің болжамдары эксперименттік нәтижелердің жаңа жиынтығымен салыстырылады.
Осы зерттеуде пайдаланылған 316 аустениттік тот баспайтын болаттан жасалған металл парағының химиялық құрамы 1-кестеде көрсетілгендей және бастапқы қалыңдығы 1,5 мм. 1 сағат бойы 1050°C күйдіру, содан кейін парақтағы қалдық кернеулерді жою және біркелкі микроқұрылымды алу үшін суды сөндіру.
Аустенитті болаттардың микроқұрылымын бірнеше сілтілер көмегімен ашуға болады. Ең жақсы еріткіштердің бірі дистилденген судағы 60% азот қышқылы болып табылады, 1 В тұрақты токта 120 с38. Дегенмен, бұл эшант тек дән шекараларын көрсетеді және 1а-суретте көрсетілгендей қосарланған астық шекараларын анықтай алмайды. Басқа қышқыл глицерин ацетаты болып табылады, онда егіз шекараларды жақсы бейнелеуге болады, бірақ 1б-суретте көрсетілгендей астық шекаралары жоқ. Сонымен қатар, метатұрақты аустениттік фазаның \({\альфа }^{^{\prime}}\)-мартенситтік фазаға айналуынан кейін қазіргі зерттеуде қызығушылық тудыратын глицерин ацетаты этантының көмегімен анықтауға болады.
Жасытудан кейінгі 316 металл пластинасының микроқұрылымы, әртүрлі лактармен көрсетілген, (a) 200x, 60% \({\mathrm{HNO}}_{3}\) дистилденген суда 1,5 В 120 с ішінде және (b) 200x , глицерин ацетаты.
Жасытылған парақтар илемдеу үшін ені 11 см және ұзындығы 1 м болатын парақтарға кесілді. Суық илемдеу зауытында диаметрі 140 мм екі симметриялы орам бар. Суық илемдеу процесі аустениттің 316 баспайтын болаттағы деформациялық мартенситке айналуын тудырады. Әр түрлі қалыңдықтағы суық прокаттан кейінгі мартенсит фазасының аустенит фазасына қатынасын іздеу. Суретте. 2 қаңылтырдың микроқұрылымының үлгісін көрсетеді. Суретте. 2а-да параққа перпендикуляр бағыттан қаралған прокат үлгінің металлографиялық бейнесі көрсетілген. Суретте. 2b ImageJ65 бағдарламалық құралын пайдаланғанда мартенситтік бөлік қара түспен бөлектелген. Осы ашық бастапқы бағдарламалық құралдың құралдарын пайдалана отырып, мартенсит фракциясының ауданын өлшеуге болады. 2-кестеде қалыңдықтың әртүрлі азаюына дейін прокатталғаннан кейінгі мартенситтік және аустениттік фазалардың егжей-тегжейлі фракциялары көрсетілген.
Қалыңдығы 50%-ға азайғанға дейін илектеуден кейінгі 316 л парақтың микроқұрылымы, парақ жазықтығына перпендикуляр, 200 есе үлкейтілген, глицерин ацетаты.
2-кестеде келтірілген мәндер бір металлографиялық үлгіде әртүрлі жерлерде түсірілген үш фотосуретте өлшенген мартенсит фракцияларын орташалау арқылы алынды. Сонымен қатар, күріш. Суық илемдеудің мартенситке әсерін жақсырақ түсіну үшін 3 квадрат фитинг қисықтарын көрсетеді. Суық илектеу жағдайындағы мартенсит пен қалыңдықтың азаюы арасында дерлік сызықтық корреляция бар екенін көруге болады. Дегенмен, квадраттық қатынас бұл қатынасты жақсырақ көрсете алады.
Бастапқы күйдірілген 316 болат парағын суықтай илектеу кезінде қалыңдығын азайту функциясы ретінде мартенсит пропорциясының өзгеруі.
Пішімдеу шегі жарты шардың жарылу сынақтары арқылы әдеттегі процедураға сәйкес бағаланды37,38,45,66. Барлығы алты үлгі эксперименттік үлгілер жинағы ретінде 4a-суретте көрсетілген өлшемдермен лазерлік кесу арқылы дайындалды. Мартенситтік фракцияның әрбір күйі үшін сынақ үлгілерінің үш жинағы дайындалып, сыналған. Суретте. 4b кесілген, жылтыратылған және белгіленген үлгілерді көрсетеді.
Наказима қалыптау үлгі өлшемі мен кесу тақтасын шектейді. (a) Өлшемдер, (b) Кесілген және белгіленген үлгілер.
Жарты сфералық тесуге арналған сынақ жүру жылдамдығы 2 мм/с болатын гидравликалық престің көмегімен жүргізілді. Үйкелістің қалыптау шегіне әсерін азайту үшін штамп пен парақтың жанасу беттері жақсы майланған. Үлгіде айтарлықтай тарылу немесе үзіліс байқалғанша сынақты жалғастырыңыз. Суретте. 5 құрылғыдағы жойылған үлгіні және сынақтан кейінгі үлгіні көрсетеді.
Пішімдеу шегі жарты шар тәрізді жарылу сынағы, (a) сынақ қондырғысы, (b) сынақ қондырғысындағы үзіліс кезіндегі үлгі тақтасы, (c) сынаудан кейін бірдей үлгі арқылы анықталды.
Jang67 әзірлеген нейро-бұлыңғыр жүйе жапырақ түзілу шегі қисығын болжау үшін қолайлы құрал болып табылады. Жасанды нейрондық желінің бұл түріне сипаттамалары анық емес параметрлердің әсері кіреді. Бұл олардың өз салаларында кез келген нақты құнды ала алатынын білдіреді. Бұл түрдегі мәндер олардың мәніне қарай қосымша жіктеледі. Әр санаттың өз ережелері бар. Мысалы, температура мәні кез келген нақты сан болуы мүмкін және оның мәніне қарай температураларды суық, орташа, жылы және ыстық деп жіктеуге болады. Осыған байланысты, мысалы, төмен температура ережесі «куртка кию» ережесі, ал жылы температура үшін «жеткілікті футболка» ережесі. Бұлыңғыр логиканың өзінде нәтиже дәлдік пен сенімділік үшін бағаланады. Нейрондық желілік жүйелердің анық емес логикамен үйлесуі ANFIS сенімді нәтижелер беретінін қамтамасыз етеді.
Jang67 ұсынған 6-суретте қарапайым нейрондық анық емес желі көрсетілген. Көрсетілгендей, желі екі кірісті қабылдайды, біздің зерттеуімізде кіріс микроқұрылымдағы мартенситтің үлесі және кіші деформацияның мәні болып табылады. Талдаудың бірінші деңгейінде кіріс мәндері анық емес ережелер мен мүшелік функциялар (FC) арқылы анық емес:
\(i=1, 2\) үшін, себебі енгізуде сипаттаудың екі санаты бар деп есептеледі. MF кез келген үшбұрышты, трапеция тәрізді, гаусс немесе кез келген басқа пішінді қабылдай алады.
\({A}_{i}\) және \({B}_{i}\) санаттарына және олардың 2-деңгейдегі MF мәндеріне негізделе отырып, 7-суретте көрсетілгендей кейбір ережелер қабылданған. қабат, әртүрлі кірістердің әсерлері қандай да бір түрде біріктіріледі. Мұнда мартенсит фракциясының әсері мен кіші деформация мәндерін біріктіру үшін келесі ережелер қолданылады:
Бұл қабаттың шығысы \({w}_{i}\) тұтану қарқындылығы деп аталады. Бұл тұтану қарқындылығы 3-қабатта келесі қатынасқа сәйкес нормаланады:
4-деңгейде Takagi және Sugeno ережелері67,68 кіріс параметрлерінің бастапқы мәндерінің әсерін ескеру үшін есептеуге енгізілген. Бұл қабат келесі қатынастарға ие:
Алынған \({f}_{i}\) қабаттардағы нормаланған мәндерге әсер етеді, бұл түпкілікті нәтижені, негізгі бұрмалау мәндерін береді:
мұндағы \(NR\) ережелер санын білдіреді. Мұнда нейрондық желінің рөлі белгісіз желі параметрлерін түзету үшін оның ішкі оңтайландыру алгоритмін пайдалану болып табылады. Белгісіз параметрлер - нәтижесінде алынған \(\left\{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\right\}\) және MF-ге қатысты параметрлер. жел қоңырауларының жалпыланған пішін функциясы болып саналады:
Пішіннің шекті диаграммалары химиялық құрамнан бастап қаңылтырдың деформация тарихына дейін көптеген параметрлерге байланысты. Кейбір параметрлерді бағалау оңай, соның ішінде созылу сынағы параметрлері, ал басқалары металлография немесе қалдық кернеуді анықтау сияқты күрделі процедураларды қажет етеді. Көп жағдайда парақтың әрбір партиясы үшін деформация шегі сынамасын жүргізген жөн. Дегенмен, кейде басқа сынақ нәтижелерін пішіндеу шегіне жақындату үшін пайдалануға болады. Мысалы, бірнеше зерттеулер парақтың қалыптасу мүмкіндігін анықтау үшін созылу сынағы нәтижелерін пайдаланды69,70,71,72. Басқа зерттеулерге дәннің қалыңдығы және мөлшері31,73,74,75,76,77 сияқты көбірек параметрлер енгізілді. Дегенмен, барлық рұқсат етілген параметрлерді қосу есептеу тұрғысынан тиімді емес. Осылайша, ANFIS үлгілерін пайдалану осы мәселелерді шешу үшін ақылға қонымды тәсіл болуы мүмкін45,63.
Бұл жұмыста мартенсит құрамының 316 аустенитті болат табақтың пішіндеу шекті диаграммасына әсері зерттелді. Осыған байланысты тәжірибелік сынақтарды қолдану арқылы деректер жинағы дайындалды. Әзірленген жүйеде екі кіріс айнымалысы бар: металлографиялық сынақтарда өлшенген мартенситтің үлесі және кіші инженерлік штаммдардың диапазоны. Нәтиже – қалыптасу шекті қисығының негізгі инженерлік деформациясы. Мартенситтік фракциялардың үш түрі бар: ұсақ, орташа және жоғары фракциялар. Төмен мартенситтің үлесі 10% -дан аз екенін білдіреді. Қалыпты жағдайда мартенситтің үлесі 10%-дан 20%-ға дейін ауытқиды. Мартенситтің жоғары мәндері 20% -дан астам фракциялар болып саналады. Сонымен қатар, қайталама штаммның FLD0 анықтау үшін қолданылатын тік оське жақын -5% және 5% аралығындағы үш ерекше категориясы бар. Оң және теріс диапазондар басқа екі санат болып табылады.
Жарты шарлық сынақтың нәтижелері суретте көрсетілген. Суретте шектердің 6 пішіндеу диаграммасы көрсетілген, оның 5-і жеке прокат парақтардың FLD. Қауіпсіздік нүктесі және оның шектік қисығын (FLC) құрайтын жоғарғы шек қисығы берілген. Соңғы сурет барлық FLC салыстырады. Соңғы суреттен көрініп тұрғандай, 316 аустениттік болаттағы мартенситтің үлес салмағының жоғарылауы қаңылтырдың қалыптау қабілетін төмендетеді. Екінші жағынан, мартенситтің үлесін ұлғайту біртіндеп FLC-ді тік оське қатысты симметриялы қисыққа айналдырады. Соңғы екі графикте қисық сызықтың оң жағы сол жаққа қарағанда сәл жоғары, бұл екі осьтік керілудегі қалыптасу қабілеті бір осьті керілуге қарағанда жоғары екенін білдіреді. Сонымен қатар, мойынға дейінгі кіші және негізгі инженерлік штаммдар мартенсит үлесі артқан сайын азаяды.
316 шекті қисық түзеді. Мартенсит үлесінің аустениттік болат қаңылтырларының қалыптасу қабілетіне әсері. (қауіпсіздік нүктесі SF, FLC түзілу шегі қисығы, мартенсит M).
Нейрондық желі мартенситтік фракциялары 7,8, 18,3 және 28,7% болатын 60 тәжірибелік нәтижелер жиынтығы бойынша оқытылды. 15,4% мартенсит деректер жинағы тексеру процесі үшін және 25,6% сынақ процесі үшін сақталған. 150 дәуірден кейінгі қате шамамен 1,5% құрайды. Суретте. 9 оқыту және тестілеу үшін берілген нақты өнім (\({\epsilon }_{1}\), негізгі инженерлік жұмыс жүктемесі) арасындағы корреляцияны көрсетеді. Көріп отырғаныңыздай, оқытылған NFS қаңылтыр бөлшектері үшін \({\epsilon} _{1}\) қанағаттанарлық деп болжайды.
(а) Жаттығу процесінен кейінгі болжамды және нақты мәндер арасындағы корреляция, (b) оқыту және тексеру кезінде FLC-ге негізгі инженерлік жүктемелер үшін болжамды және нақты мәндер арасындағы қате.
Жаттығу кезінде белгілі бір уақытта ANFIS желісі сөзсіз қайта өңделеді. Мұны анықтау үшін «тексеру» деп аталатын параллельді тексеру жүргізіледі. Валидация қатесінің мәні жаттығу мәнінен ауытқыса, желі қайта оқытуды бастайды. 9b-суретте көрсетілгендей, 150-дәуірге дейін оқу және валидация қисықтарының арасындағы айырмашылық шамалы және олар шамамен бірдей қисық сызық бойынша жүреді. Осы кезде валидация процесінің қателігі оқу қисығынан ауытқи бастайды, бұл ANFIS-тің шамадан тыс сәйкестенуінің белгісі. Осылайша, 150 раундқа арналған ANFIS желісі 1,5% қателікпен сақталады. Содан кейін ANFIS үшін FLC болжамы енгізіледі. Суретте. 10 оқыту және тексеру процесінде пайдаланылатын таңдалған үлгілер үшін болжамды және нақты қисықтарды көрсетеді. Бұл қисықтардың деректері желіні оқыту үшін пайдаланылғандықтан, өте жақын болжамдарды байқау таңқаларлық емес.
Әртүрлі мартенсит мазмұны жағдайында нақты тәжірибелік FLC және ANFIS болжамдық қисықтары. Бұл қисықтар жаттығу процесінде қолданылады.
ANFIS үлгісі соңғы үлгімен не болғанын білмейді. Сондықтан біз 25,6% мартенситтік фракциясы бар үлгілерді беру арқылы FLC үшін оқытылған ANFIS-ті сынадық. Суретте. 11 ANFIS FLC болжамын, сондай-ақ эксперименттік FLC көрсетеді. Болжамды мән мен эксперименттік мән арасындағы ең үлкен қателік 6,2% құрайды, бұл оқыту және валидация кезінде болжанған мәннен жоғары. Дегенмен, бұл қате FLC теориялық тұрғыдан болжайтын басқа зерттеулермен салыстырғанда рұқсат етілген қате болып табылады37.
Өнеркәсіпте қалыптауға әсер ететін параметрлер тіл түрінде сипатталады. Мысалы, «дөрекі дән пішінділігін төмендетеді» немесе «суық өңдеудің жоғарылауы FLC азайтады». ANFIS желісіне енгізу бірінші кезеңде төмен, орташа және жоғары сияқты лингвистикалық категорияларға жіктеледі. Желіде әртүрлі санаттар үшін әртүрлі ережелер бар. Сондықтан өнеркәсіпте желінің бұл түрі олардың тілдік сипаттамасы мен талдауына бірнеше факторларды қосу тұрғысынан өте пайдалы болуы мүмкін. Бұл жұмыста біз ANFIS мүмкіндіктерін пайдалану үшін аустенитті баспайтын болаттардың микроқұрылымының негізгі ерекшеліктерінің бірін ескеруге тырыстық. Стресстен туындаған мартенситтің 316 мөлшері осы кірістірулердің салқын жұмысының тікелей салдары болып табылады. Тәжірибе және ANFIS талдауы арқылы аустениттік тот баспайтын болаттың осы түріндегі мартенсит үлесін арттыру 316 пластинасының FLC айтарлықтай төмендеуіне әкелетіні анықталды, осылайша мартенсит үлесін 7,8% -дан 28,7% -ға дейін арттыру FLD0 0,35-тен. тиісінше 0,1 дейін. Екінші жағынан, оқытылған және валидацияланған ANFIS желісі қол жетімді эксперименттік деректердің 80% пайдалана отырып, 6,5% максимум қателікпен FLC болжауы мүмкін, бұл басқа теориялық процедуралар мен феноменологиялық қатынастармен салыстырғанда рұқсат етілген қателік шегі болып табылады.
Ағымдағы зерттеуде пайдаланылған және/немесе талданған деректер жинақтары негізделген сұрау бойынша тиісті авторлардан қол жетімді.
Iftihar, CMA және т.б. Экструдталған AZ31 магний қорытпасының пропорционалды және пропорционалды емес жүктеме жолдарындағы «сол күйінде» кейінгі шығу жолдарының эволюциясы: CPFEM тәжірибелері және модельдеулері. ішкі Дж. Праст. 151, 103216 (2022 ж.).
Ифтихар, ЦМА және т.б. Күйдіртілген AA6061 қорытпасының пропорционалды және пропорционалды емес жүктеу жолдары бойынша пластикалық деформациядан кейінгі келесі аққыштық бетінің эволюциясы: эксперименттер және кристалды пластиканың соңғы элементтерін модельдеу. ішкі J. Plast 143, 102956 (2021).
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, OS Кернеудің өтпелі кезеңдері, жұмыстың қатаюы және деформация жолының өзгеруіне байланысты алюминий r мәндері. ішкі Дж. Праст. 69, 1–20 (2015).
Мамуши, H. және т.б. Қалыпты қысымның әсерін ескере отырып, шекті пішіндеу диаграммасын анықтаудың жаңа тәжірибелік әдісі. ішкі J. Alma mater. пішін. 15(1), 1 (2022 ж.).
Ян З. және т.б. AA7075-T6 металл қаңылтырының созылғыш сыну параметрлерін және деформациялық шектерін эксперименттік калибрлеу. J. Alma mater. процесс. технологиялар. 291, 117044 (2021 ж.).
Petrits, A. et al. Жасырын энергия жинау құрылғылары және ультра икемді ферроэлектрлік түрлендіргіштер мен органикалық диодтарға негізделген биомедициналық сенсорлар. Ұлттық коммуна. 12(1), 2399 (2021).
Basak, S. және Panda, SK Yld 2000–2d кірістілік үлгісін пайдалана отырып, полярлық тиімді пластикалық деформация жолдарында әртүрлі алдын ала деформацияланған пластиналардың мойын және сыну шектерін талдау. J. Alma mater. процесс. технологиялар. 267, 289–307 (2019 ж.).
Basak, S. және Panda, SK Анизотропты металдардағы сыну деформациялары: эксперименттік бағалау және теориялық болжамдар. ішкі J. Mecha. ғылым. 151, 356–374 (2019 ж.).
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ AA5083 қалыптау шекті диаграммасына деформация траекториясын өзгерту әсерін эксперименттік және теориялық зерттеу. ішкі J. Adv. өндіруші. технологиялар. 76(5–8), 1343–1352 (2015).
Хабиби, М. және т.б. Үйкеліс араластырғыш дәнекерленген дайындамалардың механикалық қасиеттерін, қалыптау қабілетін және шекті пішіндеу диаграммасын эксперименттік зерттеу. Дж. Мейкер. процесс. 31, 310–323 (2018 ж.).
Хабиби, М., т.б. Иілудің әсерін ескере отырып, шекті диаграмма MC моделін соңғы элементтерді модельдеуге енгізу арқылы құрылады. процесс. Тері институты. жоба. L 232(8), 625–636 (2018).
Жіберу уақыты: 08 маусым 2023 ж