Расчет предела текучести и деформационного упрочнения алюминиевых сплавов по параметрам структуры

• Автор: Чурюмов, Александр Юрьевич
• Шифр специальности: 05.16.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 141 с. : ил.

1. Аналитический обзор литературы.

. I. Эмпирические расчеты механических свойств алюминиевых ставов.

1.1.1. Использование регрессионного анализа для прогнозирования напряжения течения и других

механических свойств алюминиевых сплавов

1.1.2. Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования свойств сплавов.

1.2. Физические модепи напряжения течения однофазных алюминиевых ставов1

1.2.1. Сопротивление решетки чистого металла.

1.2.2. Твердорастворное упрочнение.

1.2.3. Дислокационное упрочнение.

. 3. Прочность поликристалла.

1.3.1. Зернограничное упрочнение.

1.3.2. Текстура и фактор ориентации
. 4. Физические модели напряжения течения многофазных алюминиевых сплавов
1.4.1. Влияние крупных выделений второй фазы на предел текучести алюминиевых сплавов.
1.4.2. Влияние дисперсных выделений второй фазы на предел текучести алюминиевых сплавов
. 5. Суммарное влияние структурных факторов на напряжение течения
1. 6. Предел текучест и сплавов, содержащих эвнект ику.
1.7. Моделирование деформационного упрочнения алюминиевых сплавов
Выводы по обзору литературы.
2. Методика эксперимента.
2.1. Объекты исследования
2.2. Методика эксперимента.
2.2.1. Световая микроскопия
2.2.2. Просвечивающая электронная микроскопия ПЭМ
2.2.3. Сканирующая электронная микроскопия СЭМ и микрорентгсноспсктральный анализ
2.2.4. Методика расчета структуры сплавов в равновесном состоянии
2.2.5. Дифференциальная сканирующая калориметрия.
2.2.6. Рентгеноструктурный анализ
2.2.6.1. Определение плотности дислокаций и размера субзсрсн.
2.2.6.2. Определение параметров текстуры.
2.2.7. Определение механических свойств
2.2.7.1. Испытания на растяжение.
Измерение твердости по Виккерсу.
.1.3. Измерение микротвсрдостн
2.2.8. Методика измерения электросопротивления.
2.2.9. Методика статистической обработки результатов эксперимента
2.2 Методика построения искусственных нейронных сетей.
3. Расчет напряжения течения модельных сплавов.
3.1. Предел текучести однофазных ставов
3.1.1. Влияние плотности дислокаций на предел текучести.
3.1.2. Твердорастворное упрочнение сплавов
3.1.3. Влияние размера зерна на предел текучести
3.1.4. Расчет предела текучести текстурированных материалов.
3.2. Предел текучести многофазных сплавов.
3.2.1. Расчет предела текучести сплавов в естественно состаренном состоянии.
3.2.1.1. Кинетика структурных изменений при старении
3.2.1.2. Определение параметров кинетики естественного старения сплавов системы Л1Си.
3.2.1.3. Изменение предела текучести во время естественного старения сплавов системы А1Си
3.2.1.4. Определение параметров кинетики естественного старения сплавов системы А1СиМ
3.2.1.5. Предел текучести естественно состаренных сплавов системы А1СиМ
3.2.2. Расчет предела текучести сплавов с наличием в структуре эвтектики
3.2.3. Предел текучести литых сплавов.
3.2.3.1. Вклад эвтектических включении
3.2.3.2. Оценка концентрационной неоднородности алюминиевого твердого раствора
3.2.3.3. Расчет предела текучести литого сплава.
3.3. Моделирование деформационного упрочнения
3.3.1. Влияние атомов разного сорта на деформационное упрочнение
3.3.2. Анализ кривых деформации.
3.3.3. Модель деформационного упрочнения
3.3.4. Применение модели деформационного упрочнения к сплавам А1Мд и А1Си.
3.3.5. Аналитическая модель деформационного упрочнения
3.3.6. Моделирование влияния холодной прокатки на предел текучести.
Выводы по главе
4. Расчет напряжения течения промышленных алюминиевых сплавов
4.1. Предел текучести литейных алюминиевых сплавов.
4.1.1. Общие положения модели.
4.1.2. Расчет предела текучести сплавов в естественно состаренном состоянии.
4.1.3. Расчет предела текучести силуминов в искусственно состаренном состоянии
4.1.4. Проверка адекватности модели.
4.2. Предел текучести промышленных деформируемых алюминиевых ставов.
4.2.1. Вклад в предел текучести частиц избыточных фаз
4.2.2. Вклад в предел текучести размера зерна
4.2.3. Расчет предела текучести в деформированном состоянии
4.2.4. Расчет предела текучести отожженных сплавов.
4.2.5. Сопоставление расчетных и экспериментальных параметров структуры
4.2.6. Расчет предела текучести отожженных сплавов.
4.3. Компьютерная программа для расчета предела текучести алюминиевых ставов
Выводы по главе 4.
5. Использование И НС для расчета прочностных свойств алюминиевых
СПЛАВОВ.
5.1. Определение оптимальной архитектуры сети
5.2. Расчет свойств моде1ьных сплавов с применением И НС
5.3. Расчет свойств промышленных ставов с применением ИНС
5.3.1. Механические свойства промышленных литейных сплавов
5.3.2. Механические свойства промышленных деформируемых сплавов.
5.3.2.1. Определение прочностных свойств сплавов в деформированном состоянии
5.3.2.2. Определение прочностных свойств сплавов в деформированном и отожженном состоянии. 6 Выводы по главе
Основные выводы по работе
Список использованной литературы


Поэтому в некоторых работах наряду с подобными моделями проводился регрессионный анализ взаимосвязи свойств сплавов со структурными характеристиками. Так, в работе 6 были получены уравнения множественной регрессии, связывающие механические свойства предел текучести, предел прочности и относительное удлинение со структурными характеристиками размер зерна, размер дендритной ячейки, размер и объемная доля неравновесной 0фазы, . А.2 Си. Проверка построенной модели показала, что для сплава близкого состава ЛСи она дает хорошее соответствие расчетных и экспериментальных значений свойств, однако при повышении концентрации меди до 5 значительно повышается ошибка расчета. Этот результат автор связывает с выходом значений некоторых структурных параметров за пределы диапазона, по которому строилась модель. В работе 7 были получены уравнения множественной регрессии, связывающие механические свойства и структурные характеристики сплавов системы А1Мй в литом и закаленном состоянии. Несмотря на то, что уравнения дают достаточно высокую точность, автор приходит к выводу, чго необходимо использовать физически обоснованные уравнения взаимосвязи структуры и свойств например, уравнение ХоллаПстча для связи предела текучести и размера зерна. Таким образом, хотя регрессионные модели зависимости прочности от структуры дают более высокую точность расчета по сравнению с регрессионными уравнениями связи свойств и состава, их применение в общем случае ограничивается диапазоном изменения структурных параметров, по которым строилась модель, а также невозможностью определения величины вкладов разных структурных составляющих. В последнее время для различных практических целей металловедения все чаще применяются искусственные нейронные сети ИНС. Они используются для моделирования технологических параметров при обработке материалов 8, для обработки большого количества данных при неразрушающем контроле металлов , , и др. Также ИНС находят применение для прогнозирования свойств металлов, в том числе и механических , . МикЬецее и др. Суть метода ИНС заключается в аппроксимации функции зависимости определенного свойства от входных параметров путем подбора значений весов нейронов. За счет использования нелинейных функций в нейронах в общем случае с использованием ИИС можно с достаточно высокой точностью классифицировать объекты, аппроксимировать сложные многофакторные зависимости, при использовании определенных алгоритмов генетических, конструктивных выявлять наиболее значимые факторы, а также извлекать новые знания из наборов данных т. С применением ИНС проводили ретроспективный анализ массивов данных для задач управления качеством стали . Несмотря на то, что генерация сетей выявила связь качества стали с параметрами плавки и составом, возможности предотвращения дефектов структуры регулированием температурновременных режимов при ковке не обнаружены. По мнению авторов, это связало с недостатком экспериментальных данных. Авторы используют ИНС для определения износа поверхности под действием абразива. На рис. В обучении сети использовались экспериментальных значений. ИНС показала достаточно высокую точность определения свойства 3 . Однако, описанная авторами в этой же работе регрессионная модель второго порядка показала еще меньшую ошибку расчета 1 , что может быть связано с недостатком экспериментальных данных для построения более точной нейронной сети. Грибологические свойства композитов на основе системы также рассчитывали с использованием ИНС в . В с помощью ИНС оценивали влияние скорости вращения инструмента и скорости сварки трением на механические свойства алюминиевых листов. Так. ИНС рассчитывался но следующей формуле
0. С, веса входного слоя табл. СЧГ,НПЧ . Рис. Таблица 1 Значения весов входного слоя ИНС для определения механических свойств алюминия . Аналогичные модели построены и для других механических свойств предел прочности, относительное удлинение, твердость сварного шва и основного металла. Погрешность расчета составляет от 1,5 до 9 . ИНС, а также методом конечных элементов определяли изменение термических и механических свойств алюминиевого сплава АА в процессе горячей прокатки.