机械工程学报

作者：罗锐, 崔树刚, 陈乐利, 刘天, 曹赟, 高佩, 邱宇, 程晓农

单位：1. 江苏大学材料科学与工程学院 镇江 212013;2. 江苏银环精密钢管有限公司 宜兴 214200;3. 中国航空制造技术研究院 北京 100024

关键词：高温合金Inconel617B,热变形,本构模型,BP人工神经网络；

基金：中国博士后科学基金（2019M661738）、轧制技术及连轧自动化国家重点实验室东北大学开放课题（2020RALKFKT017）、江苏省高等学校自然科学研究面上（19KJB430001）和江苏省先进结构材料与应用技术重点实验室开放基金（ASMA202002）资助项目。

传统的Arrhenius本构模型因对流变应力的预测精度较低而存在局限性。通过应变量补偿构建高温合金Inconel 617B的唯象型本构模型，同时构建合金的BP人工神经网络（Back propagation-artificial neural network，BP-ANN）型本构模型。结果表明：合金的流变应力对变形温度、变形速率和应变量较为敏感。唯象型本构模型预测流变应力的相对误差δ为9.020%，相关系数R为0.981 4；而BP-ANN型本构模型（最佳结构确定为3×20×1）预测结果的相对误差仅为1.527%，R达到0.998 9，可更加准确地预测Inconel 617B的流变应力。说明BP-ANN构建本构模型可提高预测精度，更为合理地描述Inconel 617B高温合金的流变应力与变形参数间的本构关系。

来源：2021年第22期

《机械工程学报》期刊编辑部

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