细晶TC4钛合金本构模型对比研究：BP神经网络更优

本文主要探讨了细晶TC4钛合金在工程领域的研究进展，通过使用Gleeble3500热模拟试验机进行了一系列高温和高速的热模拟压缩实验。研究对象是经过连续变断面循环挤压制备的细晶TC4钛合金，这种材料在航空航天、化工设备等领域具有广泛应用。实验条件设定在变形温度范围750~950℃，应变速率从0.001到10秒^-1，变形程度达到了60%。 作者利用Arrhenius方程和BP人工神经网络这两种不同的方法，对实验得到的应力-应变曲线进行了分析，试图建立经连续变断面循环挤压制备的细晶TC4钛合金的本构方程。本构方程在材料科学中至关重要，它描述了材料在受力下的行为，如强度、硬度等随应变或温度变化的关系。 对比两种本构模型的预测性能，结果显示BP人工神经网络模型的预测精度更高，能够更准确地模拟细晶TC4钛合金在实际工况下的流动应力。这表明BP神经网络模型对于这类经过特殊工艺制备的钛合金材料的数值模拟有显著优势，有助于工程师们在设计和优化相关零件时，更精确地预测其性能和寿命。 文章的关键词包括连续变断面循环挤压、TC4钛合金、Arrhenius方程以及BP神经网络模型，这些都是理解文章核心内容的关键术语。此外，研究还被归类在工程技术和材料科学的范畴内，具体来说是TG146.23类别，表明了论文在材料热处理方面的学术价值。 总结来说，这篇文章深入研究了细晶TC4钛合金的热力学行为，并通过实验证实了BP人工神经网络模型在模拟此类材料力学性能上的优越性，这对于提升钛合金材料的工程应用性能具有重要的理论支持和实践指导意义。